Megtévesztette a statisztikai szignifikancia

Ne hagyd, hogy a költők hazudjanak neked

Íme, a világ legrövidebb előadása erről #statisztika és minden, ami rossz az emberek hozzáállásával:

42.

Vagy inkább: p= 0.042

A közhiedelemmel ellentétben a „statisztikailag szignifikáns” nem jelent valamit fontos, fontosvagy meggyőző került sor. Ha úgy gondolja, hogy a szót használjuk jelentős itt oly módon, hogy a tezaurusz büszkévé váljon, egy ravasz trükk áldozata lesz. Ne hagyd, hogy a költők hazudjanak neked.

"Nem szabad hagynod, hogy a költők hazudjanak neked." — Björk

Azok számára, akik jobban szeretik megőrizni a kitettségüket statisztikai nitty gritty a minimumra, itt van minden, amit tudnia kell a kifejezésről statisztikailag szignifikáns:

• Ez nem jelenti azt, hogy bármi lényeges történt.
• Ez nem jelenti azt, hogy az eredmények „nagyok” vagy figyelemre méltóak.
• Ez nem jelenti azt, hogy megtalálja a dátum érdekes.
• Ez azt jelenti, hogy valaki azt állítja, hogy valami meglepte.
• Nem mond semmi hasznosat, ha nem tudsz sokat a valaki és a valami kérdéses.

A kérdéses döntéshozón kívül mindenki számára a statisztikailag szignifikáns eredmény ritkán jelent jelentős abban az értelemben "fontos” – alkalmanként kiválóan alkalmas érdekes kérdések felvetésére, de ezek gyakran lényegtelenek.

Legyen fokozottan éber, ha nem szakértők használják ezt a kifejezést, különösen akkor, ha lélegzetvisszafojtással párosul. Néha különösen pofátlan sarlatánok lépjen egy lépéssel tovább, és engedje el a „statisztikai” részletet, kihasználva a költészet teljes erejét. "Hé, nézd," azt mondják neked, "amiről beszélünk, az az univerzum szemében JELENTŐS."

Nem, nem az.

A lehető legrosszabb elkövetők azok, akik a „statisztikailag jelentős” szót úgy ejtik ki, mintha ez a „” szó szinonimája lenne.határozott"Vagy"bizonyos"Vagy"hibátlan tudás” — itt elvész némi irónia. A kifejezés egy olyan területről származik, amely ezzel foglalkozik bizonytalanság és így (definíció szerint!) csak olyan környezetbe tartozik, ahol a tudásunk nem hibátlan.

Azok számára, akik szívesebben harcolnak a zsargonnal a zsargonnal, a következő részben a formálisabb nyelvezetre segítek. Nyugodtan ne hagyd ki ezt a kicsit, de ha egyúttal kíváncsi is vagy és a új itt, vegyél egy kis kitérő 8 perc alatt kinagyíthatja az összes legnagyobb statisztikai ötletet:

A cikkeimben található linkek többsége olyan blogbejegyzésekhez vezet, amelyekben mélyebb áttekintést adtam a kiemelt témákról, így ezt a cikket indítópultként is használhatja a Válaszd ki a saját kalandodat. minitanfolyam on adat-tudomány.

A „statisztikai jelentőség” csupán azt jelenti, hogy a p-érték* elég alacsony volt ahhoz, hogy megváltoztassa a döntéshozó véleményét. Más szavakkal, ez egy olyan kifejezés, amelyet annak jelzésére használunk, hogy a null hipotézist volt elutasított.** Mit volt mégis a nullhipotézis? És mennyire volt szigorú a teszt? ¯_(ツ)_/¯

Üdvözöljük a statisztikákban, ahol a válasz található p = 0.042, de nem tudod, mi volt a kérdés.

Technikailag a döntéshozó aki felállította a hipotézisvizsgálat feltételeit az csak olyan személy, akinek a teszt eredménye statisztikailag szignifikáns lehet.

A statisztika eszközöket ad a döntéshozatalhoz, de az, hogy hogyan használja őket, az Önön múlik – ez ugyanolyan egyéni lesz, mint bármely más döntés.

A folyamat magában foglalja a döntési kérdés nagyon körültekintő megfogalmazását, a megfelelő kiválasztását feltételezések hajlandó együtt élni, és kompromisszumot köt azzal kapcsolatban, hogy a válasza különböző módon hibás lehet*** (mert a véletlenszerűség bunkóság), majd a matematika segítségével kockázatkontrollált választ kaphat adott kérdésére.

Van valami perverz és komikus a retorikai zaklatás kellékeként való népszerűségében.

Ez az oka annak, hogy az igazi szakértők soha nem használnák kalapácsként a statisztikákat arra, hogy ellenségeikbe verjék az Igazságot. Két döntéshozó használhatja ugyanazokat az eszközöket ugyanazon az adatokon és két különböző – és teljesen érvényes – következtetésre jutunk… ami azt jelenti, hogy van valami perverz és komikus a retorikus zaklatás kellékeként való népszerűségében.

A statisztikai jelentősége személyes. Csak mert I Eléggé meglepődtem az adatokon ahhoz, hogy meggondoljam magam, ez nem jelenti azt, hogy annak kell lennie.

Amint megértettem hogyan működik a statisztika, Nem tudtam nem csodálkozni azon, hogy milyen feltűnően arrogáns – már-már durva – valamit statisztikailag szignifikánsnak nyilvánítani olyan emberek jelenlétében, akik nem járatosak a statisztikai döntéshozatal korlátaiban. A kifejezés túlságosan univerzálisan hangzik ahhoz, hogy bárki javát szolgálja; úgy játszik, mint a "fogd be, és bízz bennem, mert a módszereim divatosak" retorikai eszköz. Remélem, csatlakozik hozzám, hogy ezt a retorikát a „pfft” megérdemli.

Várjon, egyáltalán nincs mit tanulnunk valaki más statisztikailag szignifikáns eredményéből?

Itt válik kissé filozofikussá, ezért külön cikkre lesz szükségem véleményem erről a kérdésről:

Dióhéjban azt tanácsolom, hogy jó döntéshozatali folyamatának egy részét másokra ruházni, amíg bízik bennük, hogy hozzáértőek, és az Ön érdekeit tartják szem előtt. Amikor meggyőződtek róla, kölcsönkéri a véleményüket, hogy ne kelljen minden munkájukat újra elvégeznie.

Ha valaki más statisztikai következtetéseit használja fel, akkor döntését nem adatokra alapozza, hanem az egyénbe vetett bizalmára.

Legyen tudatában annak, hogy valaki más eredményeinek felhasználásával döntését nem adatokra alapozza, hanem az egyénbe vetett bizalmára. Nem probléma, ha úgy dönt, hogy megbízik másokban, így nem kell teljes világnézetét empirikusan a semmiből felépítenie – a tudás megosztása része annak, ami olyan sikeressé teszi az emberi fajt –, de érdemes tisztában lenni azzal, hogy néhány kört megtörhet. telefonáljon bármilyen „tudás” után, amelyre úgy gondolja, hogy ráhangolódik.

Ha hagyod, hogy valaki fellépjen, hogy az Ön nevében hozzon döntéseket – ez azt jelenti, hogy valaki másét fogyasztja p-érték és következtetéseket a döntéshozatalhoz – akkor győződjön meg arról, hogy valaki kellően hozzáértőnek és megbízhatónak tartja.

Mi van akkor, ha a statisztikai zsargont rád lapátolva valaki te vagy nem bizalom? Fuss a dombok felé!

Amikor egy leheletnyi meggyőzés ragaszkodik a statisztikai jelentőségű nyilatkozatokhoz, legyen különösen óvatos minden áruval kapcsolatban. kimondó üzletel. Ha megbízik abban, akivel beszél, nincs szüksége a statisztikai szignifikancia iránti vonzalomra. Csak annyit kell tudnod, hogy meg vannak győződve. Ha nem bízol bennük, akkor te nem lehet bízni Statisztikai zsargonjukat jobban mondják, mint ahogyan megbízol a jazz kezükben.

Mire jó a válasz, ha nem törődött azzal, hogy megértse, mi volt a kérdés?

Ha van egy dolog, amit szeretném, ha levonnál ebből a blogbejegyzésből, akkor ez a következő: Ha nem tudsz sokat a döntéshozóról, és arról, hogyan kezdik el kitalálni, hogy kell-e meggondolják magukat (és pontosan miről), akkor a statisztikai szignifikanciával kapcsolatos állításaik azok teljesen értelmetlen számodra. Mire jó a válasz, ha nem törődött azzal, hogy megértse, mi volt a kérdés?

Ha jól érezte magát itt, és olyan alkalmazott mesterséges intelligencia tanfolyamot keres, amely kezdőknek és szakértőknek egyaránt szórakoztató legyen, itt készítettem egyet az Ön szórakoztatására:

Legyünk barátok! Engem megtalálhat Twitter, Youtube, Alsó raklapés LinkedIn. Érdekel, hogy beszéljek a rendezvényeden? Használat ebben a formában kapcsolatba lép.

Íme néhány kedvenc 10 perces végigjátszásom:

*Ha szeretnéd megtudni, mi az a p-érték, íme egy videó, amelyet azért készítettem, hogy segítsek:

** A hipotézis tesztelésének magyarázatához látogasson el az én oldalamra blogbejegyzés a témában, vagy nézd meg ezt a pár videót:

Statisztikai szignifikancia megtévesztve Újra közzétéve a következő forrásból: https://towardsdatascience.com/fooled-by-statistic-significance-7fed1bc2caf9?source=rss—-7f60cf5620c9—4 a https://towardsdatascience.com/feed oldalon

<!–

->