İstatistiksel anlamlılığa aldandım

Şairlerin sana yalan söylemesine izin verme

İşte dünyanın en kısa dersi #İstatistik ve insanların ona yaklaşımında yanlış olan her şey:

42

Daha doğrusu: p= 0.042

Popüler inanışın aksine, "" terimiistatistiksel olarak anlamlı" öyle bir şey demek değil önemli, mühimya da inandırıcı gerçekleşti. Kelimesini kullandığımızı düşünüyorsanız önemli Burada, eş anlamlılar sözlüğünüzü gururlandıracak bir şekilde, kurnazca bir el çabukluğunun kurbanı oluyorsunuz. Şairlerin sana yalan söylemesine izin verme.

"Şairlerin sana yalan söylemesine izin vermemelisin." — Björk

Maruziyetlerini sürdürmeyi tercih edenler için istatistiksel asgari düzeyde cesur, işte terim hakkında bilmeniz gereken her şey istatistiksel olarak anlamlı:

• Bu önemli bir şeyin olduğu anlamına gelmez.
• Bu, sonuçların “büyük” veya dikkate değer olduğu anlamına gelmez.
• bulacağınız anlamına gelmez veri ilginç.
• Bu, birisinin bir şeye şaşırdığını iddia ettiği anlamına gelir.
• Hakkında fazla bir şey bilmiyorsanız size yararlı bir şey söylemez. birisi ve bir şey söz konusu.

Söz konusu karar verici dışındaki herkes için istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar nadiren önemli " anlamındaönemli” — ara sıra oluyorlar ilginç sorular sormak için harika, ancak çoğu zaman alakasız olurlar.

Uzman olmayan kişiler bu terimi kullandığında, özellikle de buna nefes kesici bir coşku eşlik ettiğinde çok dikkatli olun. Bazen özellikle arsız şarlatanlar bir adım daha ileri gidin ve "istatistiksel" kısmını bırakın, şiirin tüm gücünden yararlanın. "Hey, bak," sana söylüyorlar, "Bahsettiğimiz şey evrenin gözünde ÖNEMLİ."

Hayır, değil.

Olası en kötü suçlular, “istatistiksel olarak anlamlı” kelimesini “ ile eşanlamlıymış gibi telaffuz edenlerdir.kesin"Ya da"belli"Ya da"kusursuz bilgi” - burada kaybolan bir ironi var. Terim, aşağıdakilerle ilgilenen bir alandan geliyor: belirsizlik ve dolayısıyla (tanım gereği!) yalnızca bilgimizin değil kusursuz.

Jargonla jargonla mücadele etmeyi tercih edenler için bir sonraki bölümde daha resmi bir dil kullanacağım. Bu kısmın dışına çıkmaktan çekinmeyin, ancak aynı zamanda merak ediyorsanız ve buralarda yeniyim, bir tane al küçük dolambaçlı yol İstatistiklerdeki en büyük fikirlerin tamamını yalnızca 8 dakikada incelemek için:

Makalelerimdeki bağlantıların çoğu sizi, vurgulanan konulara ilişkin daha derin bir genel bakış sunduğum blog yazılarına yönlendirir; böylece bu makaleyi, Kendi Maceranızı Seçin için bir başlangıç ​​noktası olarak da kullanabilirsiniz. mini kurs on veri bilimi.

“İstatistiksel anlamlılık” yalnızca şu anlama gelir: p-değeri* karar vericinin fikrini değiştirecek kadar düşüktü. Başka bir deyişle, şunu belirtmek için kullandığımız bir terimdir: sıfır hipotezi oldu reddetti.** Ne oldu sıfır hipotezi ama? Peki test ne kadar katıydı? ¯_(ツ)_/¯

Yanıtın bulunduğu istatistiklere hoş geldiniz p = 0.042 ama sorunun ne olduğunu bilmiyorsunuz.

Teknik olarak, Karar vericiler Hipotez testinin koşullarını oluşturan kişi bir tek bu testin sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olabileceği kişi.

İstatistikler size karar vermeniz için bir dizi araç sunar, ancak bunları nasıl kullanacağınız size bağlıdır; bu da diğer kararlar kadar bireysel olacaktır.

Süreç, karar sorunuzu çok dikkatli bir şekilde ifade etmeyi, varsayımlar Yanıtınızın yanlış olabileceği farklı durumlar hakkında bazı risk değiş tokuşları yaparak (çünkü rastgelelik saçmalıktır) ve ardından özel sorunuza risk kontrollü bir yanıt almak için matematiği kullanarak yaşamaya hazırsınız.

Retorik zorbalığa destek olarak popülerliğinde sapkın ve komik bir şeyler var.

İşte bu yüzden gerçek uzmanlar, hakikati düşmanlarına karşı dövmek için istatistikleri asla çekiç gibi kullanmazlar. İki karar verici aynı araçları aynı veriler üzerinde kullanabilir ve iki farklı ve tamamen geçerli sonuca varmak… bu, retorik zorbalığa destek olarak popülerliğinin hem sapkın hem de komik olduğu anlamına geliyor.

İstatistiksel anlamlılık kişiseldir. sırf çünkü I Veriler fikrimi değiştirecek kadar şaşırdım, bu sizin de öyle olmanız gerektiği anlamına gelmiyor.

Anlayınca anladım istatistikler nasıl çalışır, istatistiksel karar vermenin sınırlamaları konusunda akıcı olmayan insanların huzurunda bir şeyin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ilan etmenin ne kadar dikkat çekici derecede kibirli - neredeyse kaba - olduğuna hayret etmeden duramadım. Bu terim herkesin iyiliği için fazlasıyla evrensel görünüyor; gibi oynuyor “Kapa çeneni ve bana güven çünkü yöntemlerim süslüdür” Retorik cihaz. Umarım bu tür retoriğe "pfft" hak ediyor.

Dur bir dakika, başka birinin istatistiksel olarak anlamlı sonucundan öğrenebileceğimiz hiçbir şey yok mu?

İşte burası biraz felsefi bir hal alıyor, bu yüzden ayrı bir makaleye ihtiyacım olacak. bu soruyu benim görüşüm:

Özetle, benim tavsiyem, onların yetkin olduğuna ve sizin çıkarlarınızı en iyi şekilde gözeteceklerine güvendiğiniz sürece, karar verme sürecinizin bir kısmını başkalarına devretmenin sorun olmadığıdır. İkna olduklarında, onların fikirlerini ödünç alacaksınız, böylece onların tüm işlerini kendiniz tekrarlamanıza gerek kalmayacak.

Başka birinin istatistiksel sonuçlarını kullanarak kararınızı verilere değil, tek bir insana olan güveninize dayandırırsınız.

Başka birinin sonuçlarını kullanarak kararınızı verilere değil, tek bir insana olan güveninize dayandırdığınızı unutmayın. Başkalarına güvenmeyi seçmekte hiçbir sorun yoktur, bu nedenle tüm dünya görüşünüzü ampirik olarak sıfırdan oluşturmanıza gerek yoktur - bilgi paylaşımı insan türünü bu kadar başarılı kılan şeyin bir parçasıdır - ancak birkaç tur kırık olabileceğinizin farkında olmaya değer. Ayarladığınızı düşündüğünüz "bilginin" aşağısındaki telefon.

Birinin sizin adınıza karar vermesine izin verirseniz, bu başkasınınkini tüketmek anlamına gelir p-değeri ve karar vermeyle ilgili sonuçlar - o zaman bu kişinin yeterince yetkin ve güvenilir olduğunu düşündüğünüz biri olduğundan emin olun.

Ya size istatistik jargonu kürekleyen kişi, sevdiğiniz biriyse değil mi güven? Tepelere koşun!

İstatistiksel öneme sahip beyanlarda bir ikna kokusu duyulduğunda, bu açıklamanın ne anlama geldiğine karşı ekstra dikkatli olun. konuşan seyyar satıcılık yapıyor. Eğer konuştuğunuz kişiye güveniyorsanız, onun çekiciliğinin istatistiksel öneme sahip olmasına ihtiyacınız yoktur. Bilmeniz gereken tek şey ikna olduklarıdır. Eğer onlara güvenmiyorsan, güvenemiyorum istatistik jargonu, caz ellerine güvenebileceğinizden daha fazla.

Sorunun ne olduğunu anlama zahmetine girmediyseniz cevabın ne faydası var?

Bu blog yazısından almanızı istediğim bir şey varsa o da şudur: Karar verici hakkında ve karar vermeleri gerekip gerekmediğini nasıl çözecekleri hakkında pek bir şey bilmiyorsanız. fikirlerini değiştirmek (ve tam olarak ne hakkında), o zaman istatistiksel anlamlılığa ilişkin iddiaları senin için tamamen anlamsız. Sorunun ne olduğunu anlama zahmetine girmediyseniz cevabın ne faydası var?

Burada eğlendiyseniz ve hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için eğlenceli olacak şekilde tasarlanmış uygulamalı bir AI kursu arıyorsanız, işte sizi eğlendirmek için hazırladığım bir kurs:

Arkadaş olalım! Beni şurada bulabilirsin Twitter, YouTube, Alt yığın, ve LinkedIn. Etkinliğinizde konuşmamı ister misiniz? Kullanmak Airdrop Form temasa geçmek için.

İşte en sevdiğim 10 dakikalık izlenecek yollardan bazıları:

*P değerinin ne olduğunu öğrenmek istiyorsanız işte size yardımcı olmak için hazırladığım bir video:

**Hipotez testinin açıklaması için, adresime gidin. blog yazısı konuyla ilgili bilgi edinin veya şu video çiftine göz atın:

İstatistiksel anlamlılık nedeniyle aldatılmıştır Kaynak https://towardsdatascience.com/fooled-by-statistical-significance-7fed1bc2caf9?source=rss—-7f60cf5620c9—4 adresinden https://towardsdatascience.com/feed aracılığıyla yeniden yayınlandı

<!–

->