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September 27, 2023

对统计不显着性的思考

By pa5lt

统计假设检验在避免证明效应的存在方面做得不错,但在反驳效应方面则表现平庸(或更糟)。造成这种情况的原因有很多,其中包括培训不当,但很大程度上是系统性的。我整个感恩节早上都在观看《蜜蜂的消失》,我的思绪一直飘到第二类错误的想法上。我知道。我能理解显而易见的事情……也许我需要休息一下。 统计假设检验在避免证明效应的存在方面做得不错,但在反驳效应方面则表现平庸(或更糟)。造成这种情况的原因有很多,其中包括培训不当,但很大程度上是系统性的。我整个感恩节早上都在观看《蜜蜂的消失》,我的思绪一直飘到第二类错误的想法上。我知道。我能理解显而易见的事情……也许我需要休息一下。 我没有任何生物学专业知识来详细评估关于群体崩溃失调争论的双方的研究,但我总是对任何类型的负面结果持怀疑态度,除非我能阅读这项研究。

就这部纪录片而言他们声称

在对成年蜜蜂施用相当大剂量的农药并确定成年蜜蜂在研究期间没有死亡后,农药被确定是安全的。这样就够了吗?我无法谈论生物学/生态学研究,但它让我思考了 II 型。 更多阅读 数据科学家的职业生涯 以下数据告诉您如何在 2020 年成为 270 万数据科学家中的一员 使用大数据提高转化率的 6 个步骤 白俄罗斯手机号码列表 关于电子邮件营销是否仍然相关的数据支持见解 为什么我要教 Twitch 预测未来 足球运动员被预测为最有前途的新星 – 早在 11 月(视频) 我们很清楚犯第一型行为所面临的风险有多大,而且这种风险已经被我们训练到了痴迷的地步。当我遇到那些怀着这种痴迷的分析师时,我提醒每个愿意倾听的人,对敢于使用探索性技术的营销研究人员发泄愤怒,我经常想问一下如何控制第二类。我常常对答复感到不知所措。当你得到不显着的结果时,有很多事情可能会出错。尽管我在最近的帖子中写了类似的内容,但我不得不再次减少我的想法: 1)对于样本量来说,效果可能太小。

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具有讽刺意味的是

问题通常是相反的。研究人员通常没有足够的数据,即使其影响相当大。在这种情况下,我被纪录片的论点说服了,即蜜蜂的“先天缺陷”将产生严重的影响。也许成人的短期死亡还不够微妙。更微妙的需要更多的数据。效果可能会延迟。我自己的作品不涉及蜜蜂,但是营销效果如何呢?我们总是知道促 电话号码 销何时开始吗?我们还在经历上季度活动的影响吗?这是否会影响我们衡量当前活动的能力?效果可能会重叠吗? 2)效果可能隐藏在未经测试的交互中(又名你的模型太简单)。这部蜜蜂纪录片提出了一个易于理解的假设——农药随着时间的推移在成年蜜蜂体内积累。也许是近距离*时间互动?我们可能永远不知道,样本量是否足以测试相互作用,或者功效分析是否仅假设主效应进行。由于他们正在研究蜜蜂尸检,样本量可能很小。我不知道蜜蜂尸检的现行费用,但它们可能有点贵,因为专业知识似乎很少见。