Статистика и планирование эксперимента для непосвященных: Как отучить статистику лгать

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Непонимание статистики – важная проблема в нашем обществе. Благодаря компьютерным технологиям собирать статистические данные стало проще, но главную задачу – правильно обработать результаты – по-прежнему берет на себя человек. Из этой книги вы узнаете, как использовать и интерпретировать статистику и статистические данные в различном окружении. Рассмотрены основные понятия и принципы статистики, наиболее распространенные статистические критерии, множественная проверка гипотез, планирование эксперимента, а также метастатистика. Издание пригодится тем, кто хочет понять принципы статистики и научиться интерпретировать ее результаты, не вдаваясь в математические детали вычислений. Для изучения материала требуется минимальный уровень математической подготовки.

Author(s): Майкл Х. Херцог, Грегори Фрэнсис, Аарон Кларк
Edition: 1
Publisher: ДМК Пресс
Year: 2023

Language: Russian
Commentary: Publisher's PDF
Pages: 174
City: М.
Tags: Statistics; Probability Theory; Statistical Inference; Analysis of Variance; Experiment Planning; Signal Detection Theory

Предисловие от издательства
Предисловие
Глава 1
Основы теории вероятностей
1.1. Путаница вокруг простых понятий теории вероятностей: условные вероятности
1.1.1. Базовый сценарий
1.1.2. Второй тест
1.1.3. Еще пример: синдром Гийена–Барре
1.2. Недоразумения вокруг вероятностей: отношение шансов
1.2.1. Основные сведения об отношении шансов (ОШ)
1.2.2. Частичная информация и мир, полный болезней
Глава 2
Планирование эксперимента и основы статистики: теория обнаружения сигналов (ТОС)
2.1. Классический сценарий ТОС
2.2. ТОС и доля правильных ответов
2.3. Эмпирическая d'
Глава 3
Главная концепция статистики
3.1. Еще один способ оценки отношения сигнал–шум
3.2. Недостаточная выборка
3.2.1. Выборочное распределение среднего
3.2.2. Сравнение средних
3.2.3. Ошибки типа I и II
3.2.4. Ошибка типа I: p-значение связано с порогом
3.2.5. Ошибка типа II: подтверждения, пропуски
3.3. Резюме
3.4. Пример
3.5. Следствия, комментарии и парадоксы
Глава 4
Вариации на тему t-критерия
4.1. Немного терминологии
4.2. Стандартный подход: проверка нулевой гипотезы
4.3. Другие t-критерии
4.3.1. Одновыборочный t-критерий
4.3.2. t-критерий для зависимых выборок
4.3.3. Односторонние и двусторонние критерии
4.4. Предположения в основе t-критерия и их нарушения
4.4.1. Данные должны быть независимы и одинаково распределены
4.4.2. Распределения генеральной совокупности нормальные
4.4.3. Шкала зависимой переменной
4.4.4. Равные дисперсии генеральной совокупности
4.4.5. Фиксированный размер выборки
4.5. Непараметрический подход
4.6. Принципиальные основы статистических критериев
4.7. Что дальше?
Часть II
Множественная проверка гипотез
Глава 5
Задача множественной проверки гипотез
5.1. Независимые проверки
5.2. Зависимые проверки
5.3. Сколько научных результатов неверны?
Глава 6
Дисперсионный анализ (ANOVA)
6.1. Однофакторный ANOVA с независимыми переменными
6.2. Логика ANOVA
6.3. О чем ANOVA говорит, а о чем нет: апостериорные критерии
6.4. Предположения
6.5. Пример вычисления для однофакторного ANOVA с независимыми переменными
6.5.1. Вычисление ANOVA
6.5.2. Апостериорные критерии
6.6. Размер эффекта
6.7. Двухфакторный ANOVA с независимыми переменными
6.8. ANOVA с повторными измерениями
Глава 7
Планирование эксперимента: подгонка модели, мощность и сложные планы
7.1. Подгонка модели
7.2. Мощность и размер выборки
7.2.1. Оптимизация плана
7.2.2. Вычисление мощности
7.3. Возможное снижение мощности при сложном плане эксперимента
Глава 8
Корреляция
8.1. Ковариация и корреляция
8.2. Проверка гипотез с помощью корреляции
8.3. Интерпретация корреляции
8.4. Размер эффекта
8.5. Сравнение с подгонкой модели, ANOVA и t-критерием
8.6. Предположения и подводные камни
8.7. Регрессия
Часть III
Метаанализ и кризиc науки
Глава 9
Метаанализ
9.1. Standardized Effect Sizes
9.2. Метаанализ
ПриложениеСтандартизованные размеры эффектов в более сложных случаях
Глава 10
Воспроизводимость
10.1. Кризис воспроизводимости
10.2. Тест избыточного успеха
10.3. Избыточный успех как следствие статистического смещения публикации
10.4. Избыточный успех как следствие необязательной остановки
10.5. Избыточный успех и теоретические утверждения
Глава 11
Величина избыточного успеха
11.1. При определении смещения возможны трудности
11.2. Насколько широко распространены эти проблемы?
11.3. Что происходит?
11.3.1. Непонимание воспроизводимости
11.3.2. Статистическое смещение публикации
11.3.3. Необязательная остановка
11.3.4. Выдвижение гипотез после того, как результаты стали известны
11.3.5. Гибкость анализа
11.3.6. Непонимание того, что такое предсказание
11.3.7. Небрежность и избирательная двойная проверка
Глава 12
Предлагаемые улучшения и нерешенные проблемы
12.1. Любой ли эксперимент следует публиковать?
12.2. Предварительное объявление
12.3. Альтернативные виды статистического анализа
12.4. Роль воспроизводимости
12.5. Упор на механизмы
Часть I
Принципы статистики