Khái niệm 'đã được thống kê'

Khi tin tức nói về những điều được 'chứng minh thống kê', họ đang sử dụng một khái niệm thống kê được xác định rõ ràng, sử dụng sai hay chỉ sử dụng một oxymoron?

Tôi tưởng tượng rằng một 'bằng chứng thống kê' thực sự không phải là thứ được thực hiện để chứng minh một giả thuyết, cũng không phải là bằng chứng toán học, mà là một 'thử nghiệm thống kê'.

Những gì mọi người đang nói về những gì mọi người đoán và thay đổi theo bản tin. Có lẽ phổ biến nhất là họ đang đưa ra một bản tóm tắt một câu về nghiên cứu đòi hỏi nhiều trang.

Tuy nhiên, đoạn cuối của bạn bị nhầm. Theo thống kê, mỗi gia đình KHÔNG có 2,4 con. Giá trị trung bình là 2,4 con. Điều này là hoàn toàn có thể. Nếu bạn lấy một mẫu ngẫu nhiên của các gia đình Mỹ (khó để làm, nhưng có thể) thì bạn sẽ có được ước tính về giá trị trung bình. Tuy nhiên, nếu bạn tham gia một cuộc điều tra dân số về các gia đình, thì, nếu điều tra dân số thực sự có mọi gia đình (nó không) hoặc, nếu những người mà họ nhận được là đại diện cho những người mà họ không có được, liên quan đến số lượng trẻ em, sau đó bạn sẽ chứng minh sự thật

Tuy nhiên, không chỉ điều tra dân số nhớ mọi người, những người mà họ bỏ lỡ cũng khác nhau theo nhiều cách so với những người mà họ nhận được. Do đó, Cục điều tra dân số cố gắng tìm hiểu xem họ khác nhau như thế nào; do đó, một lần nữa, đưa ra ước tính số lượng trẻ em trong mỗi gia đình.

Nhưng có những điều bạn có thể chứng minh; nếu bạn muốn biết, giả sử, số năm trung bình mà mỗi giáo sư trong khoa của bạn đã giảng dạy, bạn có thể nhận được dữ liệu chính xác và đưa ra một ý nghĩa chính xác.

Đoạn áp chót của bạn cũng có vấn đề vì các bài kiểm tra thống kê được thực hiện chính xác để chứng minh các giả thuyết; chính xác hơn, chúng được thực hiện (trong khuôn khổ thường xuyên, dù sao) để từ chối một giả thuyết không có giá trị ở một mức độ quan trọng nhất định.

Tôi nghĩ - cũng như rất nhiều điều - đó là sự kết hợp giữa sự hiểu lầm văn hóa phổ biến và những nỗ lực báo chí với tốc ký mạnh mẽ mà đôi khi lại gây hiểu lầm.

" Điện thoại di động gây ung thư! " Bán nhiều quảng cáo hơn một số giải thích về việc điều tra một liên kết có thể.

Tất nhiên kết luận dựa trên suy luận thống kê không phải là bằng chứng trong bất kỳ ý nghĩa khó khăn nào. Nó phụ thuộc vào các giả định, và thậm chí sau đó kết luận (tốt nhất) là xác suất (như chúng ta nhận được, với suy luận Bayes), và sau đó với suy luận thường xuyên, bạn phải thêm vào lỗi thông thường của việc giải thích sai các giá trị p là xác suất mà null là đúng Điều đó thậm chí không cần xem xét các vấn đề như xuất bản hoặc báo cáo thiên vị

Bạn thấy các lỗi tương tự cũng giống như với báo cáo khoa học nói chung và nó cũng gây nản lòng .

Bản thân tôi không thích cụm từ 'được chứng minh thống kê', vì tôi nghĩ nó mang lại ấn tượng sai. Mặc dù số liệu thống kê được thực hiện tốt là một công cụ mạnh mẽ, nhưng số liệu thống kê thực sự cho chúng ta có thể tinh tế một cách đáng ngạc nhiên và cuộc thảo luận thích hợp về ý nghĩa của những gì được học và các bằng cấp kèm theo được đưa ra trong các kết luận thường không phù hợp với sự cường điệu và mạnh mẽ của tiêu đề hoặc một vài đoạn vội vã chen vào giữa những câu chuyện phiếm thường thấy.

Thật vậy, ngay cả trong các tạp chí học thuật nơi những bằng cấp đó có vẻ cần thiết, chúng thường bị bỏ qua một bên và thay vào đó xuất hiện một số tuyên bố công thức (khác với khu vực nghiên cứu đến khu vực nghiên cứu) được coi là "xức dầu" kết quả.

Tôi nghĩ có chỗ để giải thích một cách cẩn thận lý do đi từ kết quả suy luận (cho dù ước tính điểm và khoảng, kiểm định giả thuyết, tính toán lý thuyết quyết định hoặc thậm chí là xây dựng một vài so sánh trực quan) cho đến kết luận mà họ đưa ra. Lý luận đó là nơi trung tâm thực sự của vấn đề (bao gồm cả những lỗ hổng trong lý luận sẽ được đặt trống, chúng có rõ ràng không) và chúng ta hiếm khi thấy nó được đặt ra.

Bên cạnh đó, chúng ta có thể tiếp tục nghe một lưu ý

Kiến thức thực nghiệm luôn có xác suất - không bao giờ rõ ràng đúng hay sai, nhưng luôn luôn ở đâu đó ở giữa. "Bằng chứng" thống kê là vấn đề thu thập đủ dữ liệu để giảm xác suất giả thuyết sai đến dưới một số ngưỡng được chấp nhận. Và ngưỡng cho "sự thật" hay "tính đúng đắn" khác nhau từ một ngành học thuật tiếp theo. Các nhà xã hội học hài lòng với xác suất 95% là đúng, và đôi khi giải quyết ít hơn; các nhà vật lý lượng tử yêu cầu 99.99999% hoặc tốt hơn.