タグ付けされた質問 「methodology」

休業。この質問は意見に基づいています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？この投稿を編集して、事実と引用で回答できるように質問を更新してください。 2年前休業。 略奪的なジャーナルの実践を明らかにするための個人による「ごちゃまぜ」的な取り組みの重要であるにもかかわらず、社会科学研究の影には、より大きく、より根本的な脅威が迫っています（ただし、研究者が対処する必要のある複数の問題があります）。簡単に言うと、ある見解によると、250より小さいサンプルから導出された相関係数を信頼できない場合があります。 信頼できる相関係数よりも、社会科学の測定値間の関係の存在、方向、および強さを推測するために依存するテストを見つけることは困難です。ただし、250ケース未満のデータから計算された相関係数に基づいて2つの構造間の関係について強い主張をしている査読済みレポートを見つけるのは難しくありません。 社会科学が直面している現在の複製危機（上記の2番目のリンクを参照）を考慮して、相関係数の安定化に関するこのレポートを（少なくとも一部の社会科学分野の基準によって）大きなサンプルでのみどのように表示する必要がありますか？ピアレビューされた社会科学研究の壁の別の亀裂ですか、それとも、そのプレゼンテーションで誇張されてきた比較的些細な問題ですか？ この質問に対する正解は1つではない可能性が高いので、代わりに、この質問に関するリソースを共有し、慎重に検討し、議論することができるスレッドを生成したいと思います（もちろん、丁寧に、そして丁重に）。

9 correlation  methodology  publication-bias 

統計の教科書でその概念に出くわした後、私はそれについて頭を抱えてみましたが、最終的に、これまでに見たすべての説明に当てはまるように思える結論に至りました。間隔です。 私のような1時間前からの違いを知らない人のための余談 データを観察し、そこからいくつかのパラメーターを予測した場合、たとえば平均であるとすると、信頼できる区間は、であり、 95％muが確実に中に入る（または別のレベルを使用した場合は95％以外の数）。入門統計クラスで教えられる信頼区間は、信頼できる区間と重複する可能性がありますが、必ずしも十分に重複するとは限りません。説明を勇敢にしたい場合は、これとこの質問をCross Validatedで読んでみてください。多くの頭を悩ませた後、私が最終的に理解したのはこの答えでした。μμ\mu[ μ分、μ 最高][μmin, μmax][\mu_{\text{min}},\ \mu_{\text{max}}] 私の結果では信頼区間よりも信頼できる区間を使用することが科学的に望ましいという意味ですか？はいの場合、それを使用している出版物を見なかったのはなぜですか？ それはコンセプトを使用する必要があるからなのですが、測定科学者はまだ正しい統計手法に追いついていませんか？ あるいは、元の信頼区間の意味は、実証研究の結果を説明するのに適していますか？ それとも実際には、それらはあまり重要ではないほど重複していることが多いのですか？ 選択は、データについて想定している統計分布に依存しますか？多分ガウス分布で、それらは常に数値的に重複するので、純粋な統計の外の誰もが違いを気にしません（私が読んだ多くの研究は、どんな種類の間隔も計算しませんし、おそらく約1％は考えにスペースを与えますそれらのデータが正常に配布されない可能性があること）。 それは私たちの科学理論の立場に依存しますか？例えば、信頼区間は実証主義者の仕事で、信頼できる区間は解釈主義者の仕事で使用されるべきだと感じますが、この感覚が正しいかどうかはわかりません。

9 confidence-interval  methodology  credible-interval 

慣例として、有意水準がで検出力がある多くの研究があります。ただし、べき乗で研究を見つけることは非常にまれです。0.050.050.050.80.80.8α = 0.2α=0.2\alpha = 0.20.950.950.95 私の理解では、実験が行われた後、結果が有意でない場合、有意水準はまったく問題になりません。なぜなら、この場合、私たちはnullを受け入れることが理にかなっているかどうかを検討しており、すべての重要なことです力です。同様に、結果が有意である場合、有意水準は証拠となり、検定の検出力はまったく差がありません。（「重要ではない」とは、「この実験の目的ではない」という意味です。メタスタディでは、重要度とパワーの両方が重要であるため、両方をレポートで報告してください！） 私が正しい場合、帰無仮説と代替案はある程度対称的です。帰無仮説は本質的にそれ以上の保護を必要としません。代替案を証明したい場合は、「この新薬は患者に影響を与える」と言ってから、非常に小さなと適度に高いパワーを使用します。一方、たとえば正規性テストでnullを証明する場合は、適度に小さいと非常に高いパワーを選択して、nullを秘密裏に受け入れることができるようにする必要があります。αα\alphaαα\alpha 適度に小さいと非常に高いパワーでの実験がそれほど珍しいのはなぜですか？αα\alpha

7 hypothesis-testing  statistical-significance  power-analysis  methodology  philosophical