Haben Sie Praktisch Häufige Statistikfehler?

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Kürzlich sind einige unserer Leser auf einen einzelnen Fehler mit häufigen Rückschlägen in Statistiken gestoßen. Dieses Problem tritt aus mehreren Gründen auf. Lassen Sie uns unten alles über sie herausfinden.Erwarten Sie zu viel Sicherheit. Wahrscheinlichkeit falsche Vorstellungen. Fehler im kausalnahen Denken. Problematischer Messbereich.

Übersicht


Inspiriert von jeder grundlegend breiteren Anstrengung, jedes einzelne unserer Forschungsergebnisse zu verbessern, haben wir eine Liste mit einigen der häufigsten Registrierungsfehler zusammengestellt, die in gefunden wurden die wissenschaftliche Literatur. Fehler sind zweifellos in experimentell ineffektiven Designs, inkonsistenter Forschung und/oder fehlerhafter Argumentation verwurzelt. Wir Autoren, Rezensenten und Abonnenten, um Slippage zu markieren und zu beheben und ihm hoffentlich in Zukunft auszuweichen.

Haupttext

Schreiben Sie über die wichtigsten Notwendigkeiten, die mit der Reproduzierbarkeit verbundenen Forschungsergebnisse zu verbessern (Bishop, 2019; Munafò et alabama., 2017; Open Science Collaboration, 2015; Et weissgerber al., 2018). verbesserte methoden in der statistischen analyse verfahrensarten etc. (schroter al., 2008). Im item-Artikel werden wir zehn Aufzeichnungsfehler besprechen, die häufig in wissenschaftlichen Materialien zu finden sind. Obwohl viele Forscher die entscheidende Bedeutung von Forschungstransparenz und damit Rechenschaftspflicht für eine Person betont haben (Baker, 2016; Nosek et alabama., 2015), diskutieren wir angemessen die Auslassungen in Statistiken, die manchmal in der Nähe von Artikeln auftauchen, die Behauptungen aufstellen, die zweifellos nicht mit dem Internet übereinstimmen Daten. immer für bare Münze genommen, auch wenn sie grundlegend falsch sind (Harper but Palayew, 2019; Nissening et., 2016; De Camargo, 2012). Unserer Meinung nach besteht ein neuer bester Weg, um zu verhindern, dass fehlerhafte Leads veröffentlicht werden, darin, den Peer-Review-Prozess nur in Newslettern zu nutzen oder Online-Diskussionen rund um die Veröffentlichung von Preprints zu verfolgen. Der Hauptzweck dieser Überprüfung besteht darin, Bewertern ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie diese häufig auftretenden Probleme identifizieren und zusätzlich lösen können.

Was ist ein häufiger Fehler bei der Interpretation von Daten?

Analysieren Sie einige der quantitativen Daten, die diese normalen „Was“-Aussagen machen, nicht nur „Warum“-Aussagen. Dies ist zweifellos einer der häufigsten Fehler bei der Analyse von Analytics-Daten: dem exakten „Bann“ von Daten zu erliegen! Stattdessen sollten Sie unbedingt im Hinterkopf behalten, dass es sich bei diesen gesammelten Telefonsummen um sehr reale Nutzer handelt.

All diese Art von Fehlkalkulationen sind bekannt und es wurden viele Threads über diese Frauen geschrieben, aber sie erscheinen weiterhin in Fachzeitschriften. FrüherAktuelle Kommentare zu diesem Fertigkeitsinhalt konzentrieren sich in der Regel auf einzelne Fehler oder einige wenige, die mit Fehlern zusammenhängen: Wir hoffen, zehn der, ich würde sagen, die auffälligsten Fehler zu diskutieren, und bieten eine ideale Ressource für Studien, die beim Kommentieren des Themas Manuskripte verwendet werden können oder durch Vorabdrucke und veröffentlichte Artikel und andere Inhalte. innerhalb weniger Minuten zu erreichen. Diese Richtlinien sind auch nur für Forscher gedacht, die Experimente planen, Webdaten analysieren und Manuskripte schreiben.

häufiger Fehler durch Statistik

Unsere Liste stammt vom Journal Club Ihres London Plasticity Lab, der Zeitschriften aus den Bereichen Neurowissenschaften, Psychologie, klinische Wissenschaft und darüber hinaus umfasst. Dies wurde weiter durch unsere Erfahrung als Bewunderer, Benutzer und Verleger bestätigt. Während diese Einkaufsliste von neurowissenschaftlichen Artikeln inspiriert wurde, sind einige relativ einfache Aufgaben, die hier vorgestellt werden, normalerweise für jede Testdisziplin relevant, die wiederum Statistiken zur Bewertung der Ergebnisse verwendet. Für jeden häufigen Fehler auf unserer Checkliste erörtern wir, wie meiner Ansicht nach ein Fehler aufgetreten sein könnte, erklären, wie das Problem von Forschern und/oder Gutachtern besser identifiziert werden kann, und schlagen eine Lösung vor.

Denken Sie daran, dass diese Schädlinge normalerweise miteinander verbunden sind, sodass ein Schädling zufällig andere befällt, was bedeutet, dass viele von ihnen nicht isoliert bestimmt werden können. Es gibt auch ständig mehr als einen Weg, um jeden dieser Fehler zu enträtseln: Für den Fall konzentrieren sie sich alle auf parametrische Persistenzstatistiken, die in unseren Korrekturen enthalten sind, aber es gibt oft Bayes’sche Technologie, die wir nicht diskutieren. Dienes, 2011; Etz und Vandekerckhove, 2016).

Aktualisiert: Reimage

Ihr PC könnte mit Viren, Spyware oder anderer bösartiger Software infiziert sein. Reimage scannt und identifiziert alle diese Probleme auf Ihrem Computer und entfernt sie vollständig. Software, mit der Sie eine Vielzahl von Windows-bezogenen Problemen und Problemen beheben können. Reimage kann alle Windows-Fehler (einschließlich des gefürchteten Blue Screen of Death) einfach und schnell erkennen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um diese Probleme zu beheben. Die Anwendung erkennt auch Dateien und Anwendungen, die häufig abstürzen, und ermöglicht es Ihnen, ihre Probleme mit einem einzigen Klick zu beheben.

  • Schritt 1: Reimage herunterladen und installieren
  • Schritt 2: Starten Sie die Anwendung und melden Sie sich mit Ihren Kontodaten an
  • Schritt 3: Starten Sie einen Scan Ihres Computers, um Fehler zu finden und zu beheben

  • Um weitere Diskussionen über verwandte Probleme zu führen und Ratschläge für den richtigen Weg zu deren Lösung zu verankern, ermutigen viele, viele Leser, alternative Vorschläge zu unterbreiten, indem sie eine Version in diesem Artikel kommentieren (von Rechts wegen – Klicken auf das Symbol „Notizen“ ). Dadurch können andere Scanner von einer Vielfalt an Ideen und Standpunkten profitieren.

    Was ist ein Fehler in der Statistik?

    Statistischer Fehler. Der Begriff „Fehler“ wird in der Statistik sehr häufig für technische Praktiken verwendet. Es ist die Differenz zwischen allen tatsächlich geschätzten oder geschätzten Werten in Kombination mit der Art des tatsächlichen Zinssatzes. Irrtum: Irrtum entsteht durch Irrtum, Anwendung falscher Rechenkenntnisse, außerdem Fehlinterpretation des Ergebnisses.

    Wir glauben, dass die gewöhnliche Kenntnis dieser bekannten Probleme Autoren und damit auch Testern helfen wird, wachsamer in ihrem Existieren zu werden, so dass Bugs seltener gemeldet werden .

    Fehlender Staat/geeignete Überwachungsgruppe

    Was ist ein Beispiel für einen statistischen Mangel?

    Mangel an geeigneter vorhandener Beendigungsbedingung/Gruppe. Dieses Problem.Interpretieren Sie Vergleiche zwischen mehreren Effekten, ohne sie direkt miteinander zu vergleichen.Füllen Sie Ihre eigenen Einheiten auf, die am häufigsten mit Analysen in Verbindung gebracht werden.falsche Verbindungen.Mit kleinen Proben.Kreisstudium.Analyseanordnungen: P-Hacking.Mehrere Vergleiche konnten nicht behoben werden.

    Problem

    Was ist ein wichtiger häufiger Fehler in der Wahrscheinlichkeit?

    Verwechseln Sie eine verschiedene Variable anhand ihrer Verteilung. Missbrauch des naiven Zufallsstandards (z.B. ist die Wahrscheinlichkeit, ein paar Sechsen zu würfeln, niemals gleich der wichtigsten Wahrscheinlichkeit, eine Fünf und eine vernünftige Sechs zu würfeln)

    Die Messung des Ergebnisses zu mehreren Zeitpunkten könnte man als verlässliche wissenschaftliche Methode zur Analyse der Behandlungswirkung bezeichnen. Zur Veranschaulichung erlaubt das Studium von Trainingsergebnissen oft, Verhaltensänderungen zusammen mit wichtigen physiologischen Indikatoren zu untersuchen. Allerdings können Änderungen an den internen Leistungsmessungen auftreten, sodass andere Faktoren in der Studie nicht direkt mit den Kommentaren (z.B. Training) an sich in Verbindung gebracht werden sollten. Probieren Sie aus, wie eine Art Remote-Aufgabe hinter der Assistenz zum Beispiel dazu führen kann, dass ich meine Ergebnisse zwischen Messungen vor oder direkt nach der Intervention überdenke. B. aus dem Grund, dass sich der Experimentator gerade so an die Versuchsumgebung gewöhnt hat, und häufig auch wegen anderer Veränderungen, die sich im Laufe der Zeit eingestellt haben. Daher ist es für jedes Lernen, das die Richtung der experimentellen Anpassung einer signifikanten Variablen über einen kurzen Zeitraum untersucht, wichtig, unseren eigenen Effekt dieses bestimmten Experiments zu vergleichen. vollständige Behandlungsmethode mit Kontrollmanipulationseffekt.

    häufiger Fehler in Statistiken

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    Common Error In Statistics
    Error Comun En Las Estadisticas
    Erro Comum Nas Estatisticas
    Vanligt Fel I Statistiken
    통계의 일반적인 오류
    Rasprostranennaya Oshibka V Statistike
    Veelvoorkomende Fout In Statistieken
    Czesty Blad W Statystykach
    Erreur Courante Dans Les Statistiques
    Errore Comune Nelle Statistiche