일반적인 통계 실수가 있습니까?

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최근에 일부 독자가 통계의 일반적인 단점이 있는 버그를 발견했습니다. 이 문제는 여러 가지 이유로 발생합니다. 아래에서 그들에 대해 완전히 알아보자.너무 많은 자신감을 기대하십시오. 확률에 대한 오해. 인과관계를 고려한 오류. 문제가 있는 측정 범위.

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개요


각 연구 결과를 개선하기 위한 기본적으로 더 광범위한 노력에 영감을 받아 이제 다음에서 발견되는 가장 일반적인 몇 가지 등록 오류와 관련된 목록을 작성했습니다. 과학 문헌. 오류는 실험적으로 비효율적인 계획, 부적절한 연구 및/또는 잘못된 추론에 뿌리를 두고 있습니다. 슬리피지를 식별하고 수정할 수 있도록 저자, 리뷰어 및 구독자를 권장하며 앞으로는 이러한 일이 발생하지 않기를 바랍니다.

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본문 텍스트

한 나라에서 연구 결과의 이러한 재현성을 개선할 필요성과 같은 것을 작성하십시오(Bishop, 2019; Munafò et alabama., 2017; Open Science Collaboration, 2015; Et weissgerber ., 2018). 통계적 배경 작업 방법 등의 개선된 방법(schroter al., 2008). 이 기사에서 우리는 외과 문헌에서 흔히 발견되는 10가지 통계적 오류에 대해 논의할 것입니다. 많은 연구자들이 연구 개방성과 책무성의 결정적인 중요성에 대해 고민해왔지만(Baker, 2016; Nosek al. al., 2015), 우리는 현재 웹 대역폭과 일치하지 않는 주장을 하는 기사에서 때때로 나타나는 통계적 누락에 대해 적절하게 논의합니다. . 기본적으로 부적절한 경우 액면 그대로 받아들이는 경우가 많습니다(Harper and Palayew, 2019; Nissening et., 2016; De Camargo, 2012). 우리가 보기에 잘못된 결과가 출판되는 것을 방지하는 가장 좋은 방법은 실제로 저널에서만 피어 리뷰 프로세스를 사용하거나 preprint 출판에 대한 온라인 게시물을 팔로우하는 것입니다. 이 검토의 주요 목적은 이러한 일반적인 문제를 발견하고 해결할 수 있는 도구를 사용하여 검토자를 홍보하는 것입니다.

데이터 해석의 일반적인 오류란 무엇입니까?

단순히 “왜”가 아니라 이러한 명백한 “무엇을” 진술을 만드는 새로운 양적 데이터를 분석하십시오. 이것은 의심할 여지 없이 가장 일반적인 분석 데이터 분석 불일치 중 하나입니다. 정확한 “맞춤법” 연결된 숫자에 해당합니다! 대신, 수집된 스마트폰 번호는 매우 실제 사용자라는 사실을 영원히 기억해야 합니다.

이러한 유형의 오산은 모두 잘 알려져 있으며 다음 사람들에 대한 수많은 기사가 작성되었지만 계속해서 전문 저널에 소개되고 있습니다. 이전이 콘텐츠에 대한 현재 의견은 전적으로 단일 오류 또는 소수의 관련 오류에만 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 가장 두드러진 오류와 관련된 10가지를 논의하기 위해 연구원이 의견을 제시할 때 사용할 수 있는 이상적인 리소스를 제공하고자 합니다. 원고와 관련하여 또는 preprint 및 업로드된 기사를 통해. 확인을 위해 몇 분 이내에. 이 가이드라인은 실험을 계획하고, 실험 데이터를 작성하고, 원고를 작성하는 연구자를 위해 지정되었습니다.

통계 전반에 걸친 공통 오류

저널 목록은 신경과학, 심리학, 의학 등의 저널을 포함할 수 있는 개별 London Plasticity Lab의 저널 클럽에서 가져온 것입니다. 이것은 이전에 독자, 사용자 및 게시자와 비교한 우리의 경험에 의해 더 확인되었습니다. 이 목록을 작성하는 것은 신경과학 관련 콘텐츠 자료에서 영감을 받았지만 이 사이트에서 제시된 비교적 간단한 작업은 만족도를 평가하기 위해 통계를 사용하는 모든 테스트 산업과 관련이 있습니다. 저자 목록에 있는 각각의 일반적인 실수에 대해 제 생각에는 오류가 발생할 수 있는 방법에 대해 논의하고 연구원 및/또는 고객이 문제를 식별하는 방법을 설명하고 솔루션을 제안합니다.

이러한 종류의 버그는 일반적으로 상호 연관되어 있으므로 하나의 버그만 무작위로 다른 버그에 영향을 미치므로 많은 버그가 단독으로 수정될 수 없음을 기억하십시오. 이러한 각각의 오류를 해결하는 데 도움이 되는 방법은 일반적으로 한 가지 이상입니다. 예를 들어, 모두 발생 매개변수 통계에 중점을 두며, 이는 최상의 솔루션에 있지만 종종 우리가 다루지 않는 베이지안 솔루션이 있습니다. 디엔스, 2011년; Etz 및 Vandekerckhove, 2016).

업데이트: Reimage

PC가 바이러스, 스파이웨어 또는 기타 악성 소프트웨어에 감염되었을 수 있습니다. Reimage은 컴퓨터에서 이러한 모든 문제를 스캔 및 식별하고 완전히 제거합니다. 광범위한 Windows 관련 문제 및 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어입니다. Reimage은 모든 Windows 오류(두려운 죽음의 블루 스크린 포함)를 쉽고 빠르게 인식하고 이러한 문제를 해결하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 또한 이 애플리케이션은 자주 충돌하는 파일과 애플리케이션을 감지하고 한 번의 클릭으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

  • 1단계: Reimage 다운로드 및 설치
  • 2단계: 애플리케이션 실행 및 계정 세부정보를 사용하여 로그인
  • 3단계: 컴퓨터 검사를 시작하여 오류를 찾아 수정합니다.

  • 대부분의 동일한 문제에 대한 추가 토론을 장려하고 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법에 대한 조언을 제공하기 위해 거의 모든 사람들이 독자가 이 기사( “메모” 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭). 이를 통해 추가된 독자는 보기와 관련된 광범위한 아이디어와 요점을 활용할 수 있습니다.

    통계의 부주의란 무엇입니까?

    통계 오류. “오류”라는 표현은 복잡한 목적으로 통계에 사용됩니다. 실제 추정 또는 추정 가격표와 실제 가치의 성격 차이입니다. 오류: 오산, 잘못된 산술 성과의 사용, 결과의 잘못된 해석으로 인해 오류가 발생합니다.

    우리는 이러한 이해된 버그를 인식하는 것이 작성자와 현재 검토자가 버그가 발생하도록 생명의 가용성에 대해 더욱 경계하는 데 도움이 될 것이라고 확신합니다. 딸꾹질을 덜 자주 합니다.

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    누락된 상태/적절한 모니터링 그룹

    정확한 오류 예는 무엇입니까?

    적절한 기존 종료 조건/그룹이 없습니다. 이 문제.여러 효과 간의 비교를 해석하여 직접 비교합니다.자신의 분석 순간을 부풀리십시오.잘못된 연결.작은 샘플을 사용합니다.순환 연구.분석 유연성: P-Hacking.다른 비교를 수정하지 못했습니다.

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    문제

    확률에서 흔히 저지르는 실수는 무엇입니까?

    분포를 사용하여 멋진 확률 변수를 혼동합니다. 순진한 확률의 남용(예를 들어, 두 개의 6이 나올 확률은 7과 합리적인 6이 나올 확률과 결코 같지 않음)

    여가 시간에 여러 지점에서 종종 결과를 측정하는 것은 치료 효과를 평가하는 신뢰할 수 있는 과학적 방법입니다. 예를 들어, 운동 결과를 연구하는 것은 종종 수행능력의 변화나 중요한 생리학적 지표를 연구하는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 의견(예: 교육) 자체와 직접적인 관련이 없는 탐색의 다른 요인으로 인해 성과 측정의 변동이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 개입 뒤에 있는 동일한 원격 작업이 개입 전후 측정 사이의 결과를 재고하게 만드는 방법에 대한 권장 사항을 연습하십시오. B. 실험자가 이제 막 실험 환경에 익숙해졌기 때문입니다. 또한 때때로 시간이 지남에 따라 발생하는 다른 변화 때문입니다. 따라서 시간을 초과하여 중요한 변수의 시도 조작 방향을 조사하는 모든 연구에서는 정의된 실험의 효과를 쇼핑하는 것이 중요합니다. 제어 조작 효과가 있는 전체 조작입니다.

    통계의 일반적인 오류

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