Câu chuyện chiến tranh mà quyết định sai được đưa ra dựa trên thông tin thống kê?

Tôi nghĩ thật công bằng khi nói rằng thống kê là một khoa học ứng dụng vì vậy khi tính trung bình và độ lệch chuẩn là do ai đó đang tìm cách đưa ra một số quyết định dựa trên những con số đó.

Một phần của việc trở thành một nhà thống kê giỏi, tôi hy vọng có thể "cảm nhận" được khi dữ liệu mẫu có thể được tin cậy và khi một số kiểm tra thống kê hoàn toàn sai lệch dữ liệu thực mà chúng ta quan tâm. Là một lập trình viên quan tâm đến phân tích bộ dữ liệu lớn Tôi đang học lại một số thống kê và lý thuyết xác suất nhưng tôi không thể lay chuyển được cảm giác khó chịu này rằng tất cả những cuốn sách tôi đã xem đều giống như các chính trị gia đứng trên sân khấu và nói cả đống điều rồi nối lại từ chối trách nhiệm sau đây vào cuối bài phát biểu của họ:

Bây giờ, tôi không nói rằng điều này tốt hay xấu nhưng những con số nói rằng nó tốt vì vậy dù sao bạn cũng nên bầu cho tôi.

Có thể bạn hiểu điều đó nhưng có lẽ bạn không nên đây là một câu hỏi. Tôi đi đâu để tìm những câu chuyện chiến tranh của các nhà thống kê nơi một số quyết định dựa trên một số thông tin thống kê mà sau đó hóa ra là hoàn toàn sai?

Đây không phải là chính xác những gì bạn yêu cầu, nhưng tôi nghĩ rằng bạn thích công việc của David Freedman. Ông gọi cho BS về việc áp dụng sai các bài kiểm tra thống kê, v.v ... Xem tại đây: http : //www.stat.ber siêu.edu / ~ freedman / . Một trong những sở thích của tôi là xác suất xảy ra trận động đất là gì?

Bạn có thể xem bài thuyết trình gần đây về SSRN của Bernard Black, "Bloopers: How (Chủ yếu) Những người thông minh nhận được suy luận nhân quả sai." http: // Vogue.ssrn.com/sol3/ con.cfm? abauge_id = 1303404

Tôi sẽ nói rằng tôi cũng ngưỡng mộ David Freedman và đánh giá cao công việc của anh ấy. Mặc dù tôi là một sinh viên tốt nghiệp UC Berkeley khi anh ấy ở đây, anh ấy đã qua đời trước khi tôi có cơ hội tham gia khóa học của mình. Bạn có thể có một cái nhìn về các tác phẩm thu thập của ông được chỉnh sửa bởi một vài giáo sư khác của Berkeley: "Mô hình thống kê và suy luận nguyên nhân: Đối thoại với khoa học xã hội".

Chủ đề này bây giờ rất cổ xưa nhưng vẫn có thể đáng để đăng kết quả của một nghiên cứu gần đây có tiêu đề, Một bot đã thu thập hàng ngàn nghiên cứu tìm kiếm các lỗi toán học đơn giản. Các kết quả có liên quan. Nó không chính xác là một câu chuyện chiến tranh nhưng nó minh họa các lỗi tràn lan vốn có trong các bài báo được xem xét ngang hàng. http://www.vox.com/science-and-health/2016/9/30/13077658/statcheck-psychology-replication

Trường hợp đáng buồn của Sally Clark nảy ra trong tâm trí.

Năm 1999, cô bị vu bị kết tội giết hai con trai của mình sau khi nó đã sai lầm kết luận của Giáo sư Sir Roy Meadow rằng cơ hội để cả hai con trai của bà chết vì hội chứng trẻ sơ sinh chết đột ngột (SIDS) là 1 trong 73 triệu, và bây giờ mất uy tín của mình cùng tên luật :

Một là một bi kịch, hai là đáng ngờ và ba là giết người trừ khi có bằng chứng ngược lại.

Hiệp hội Thống kê Hoàng gia chỉ trích các bằng chứng thống kê về hai tội danh:

1. Giả định không chính xác về sự độc lập giữa SIDS ở anh chị em. Điều này làm cho phép tính được sử dụng bởi Meadow - bình phương xác suất cho một sự cố SIDS duy nhất - không hợp lệ.
2. Một sự trình bày sai về các số liệu thống kê làm phát sinh ngụy biện của công tố viên .

Hơn nữa, có những lo ngại được Ray Hill đưa ra về chất lượng của dữ liệu cơ bản được sử dụng để tính toán cơ hội của một sự kiện SIDS duy nhất.

Sau hai lần kháng cáo, Clark cuối cùng đã được tha bổng, nhưng kinh nghiệm mất cả hai đứa con trai và sự sảy thai của công lý khiến cô bị sẹo tâm lý và cô đã chết vì ngộ độc rượu vào năm 2007.