Поняття "доведено статистично"

Коли новини розповідають про речі, які «підтверджені статистично», чи правильно вони використовують чітко визначену концепцію статистики, неправильно її використовують, або просто використовують оксиморон?

Я думаю, що "статистичний доказ" насправді не є чимось виконаним для доказу гіпотези, ні математичним доказом, а більше "статистичним тестом".

Те, про що люди говорять, - це здогадки когось і залежить від новин. Мабуть, найпоширенішим є те, що вони дають підсумок досліджень у одному реченні, який потребує декількох сторінок.

Однак ваш останній абзац помиляється. За статистикою кожна сім'я НЕ має 2,4 дитини. Середнє 2,4 дітей. Це цілком можливо. Якщо взяти випадкову вибірку американських сімей (складно це зробити, але можливо), тоді ви отримаєте оцінку середнього значення. Однак, якщо ви провели перепис сімей, то, якщо перепис дійсно отримав кожну сім'ю (це не так), або якщо люди, яких вона отримав, є репрезентативними для людей, яких вона не отримала, щодо кількості дітей, тоді ви б довели факт.

Однак перепис пропускає не лише людей, а людей, яких він пропускає, багато в чому відрізняються від людей, яких він отримує. Бюро перепису тому намагається розібратися, чим вони відрізняються; таким чином, знову ж таки, даючи оцінку кількості дітей в сім'ї.

Але є речі, які ви можете довести; якби ви хотіли знати, скажімо, середню кількість років, яку викладав кожен ваш професор, ви могли отримати точні дані та прийти до точного значення.

Ваш передостанній абзац також є проблематичним, оскільки статистичні тести робляться саме для підтвердження гіпотез; точніше, вони робляться (у будь-якому випадку, в частому періоді), щоб відкинути нульову гіпотезу на заданому рівні значущості.

Я думаю - як і в багатьох випадках - це поєднання поширеного культурного нерозуміння та журналістських спроб на короткий стенд, який виявляється часом введеним в оману.

" Стільникові телефони викликають рак! " Продається більше оголошень, ніж якесь пояснення щодо розслідування можливого посилання.

Звичайно, висновки, засновані на статистичному висновку, не є доказом у жодному важкому сенсі. Це покладається на припущення, і навіть тоді висновки (у кращому випадку) є ймовірнісними (як ми дістаємо, скажімо, з байєсівським висновком), а потім при частому виведенні ви повинні додати звичайну помилку неправильного тлумачення значень p як ймовірність того, що null - правда. Це навіть не враховуючи таких питань, як публікація чи звітність щодо упередженості

Ви бачите подібні помилки настільки ж, як і наукові звіти в цілому, і це так само неприємно .

Мені не подобається фраза «статистично доведена», оскільки я думаю, що вона справляє неправильне враження. Хоча добре зроблена статистика є потужним інструментом, фактичні факти, про які говорить нам статистика, можуть бути напрочуд тонкими, а відповідне обговорення сенсу вивченого та супровідні кваліфікації, зроблені на висновках, часто не підходять до галасливості та охайності заголовка чи кілька поспішних стискань, стиснутих між звичайними знаменитими плітками.

Дійсно, навіть в академічних журналах, де подібні кваліфікації здаються істотними, їх часто залишають осторонь, і натомість з'являється якесь формульоване вимова (відмінна від дослідницької області до дослідницької області), яка розцінюється як "помазання" результатом.

Я думаю, що є можливість ретельно пояснити міркування, виходячи з результатів умовиводу (чи точкової, так і інтервальної оцінки, тестування гіпотез, теоретичних розрахунків рішень чи навіть дослідної побудови кількох візуальних порівнянь) до висновків, до яких вони призводять. Це міркування - там, де лежить справжня суть справи (включаючи те, де прогалини в міркуванні були б оголені, якби вони були явними), і ми рідко бачимо це.

Крім того, ми можемо звучати ноту обережності

Емпіричні знання завжди вірогідні - ніколи не є абсолютно правдивими чи хибними, але завжди десь посередині. Статистичний "доказ" - це питання збору достатньої кількості даних, щоб зменшити ймовірність того, що гіпотеза помиляється до меншого, ніж прийнятий поріг. І поріг "істини" чи "правильності" відрізняється від однієї навчальної дисципліни до іншої. Соціологи задоволені 95% -ною ймовірністю бути правими, а іноді і погоджуються на менше; квантові фізики вимагають 99,99999% або вище.