Нет, у него как раз речь не об ошибках в конкретной статистике, а об ошибке в общем подходе. Простой пример из его рассуждений: Если 10 лаб делают примерно один и тот же эксперимент, то в 1-2 из них p value (подсчитанное совершенно грамотно) может оказаться меньше 0.05, даже если нулевая гипотеза верна. Получившие этот результат публикуют его и в результате получается статья, чьи выводы не верны. И если собрать все факторы, которые могут таким образом действовать, то окажется, что очень большое количество статей неверны.
Я, конечно, не считаю, что ученый должен в 90% случаев ошибаться в статистике. Я имел в виду, что если ученый изучает что-то действительно новое, то он в принципе не может предвидеть всех необходимых контролей и возможных интерпретаций его экспериментов. Поэтому часто (не с частотой 90%, конечно, но скажем 20%) его выводы из экспериментов будут неверны. И в этом нет ничего такого уж ужасного.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2010-10-22 01:36 pm (UTC)Я, конечно, не считаю, что ученый должен в 90% случаев ошибаться в статистике. Я имел в виду, что если ученый изучает что-то действительно новое, то он в принципе не может предвидеть всех необходимых контролей и возможных интерпретаций его экспериментов. Поэтому часто (не с частотой 90%, конечно, но скажем 20%) его выводы из экспериментов будут неверны. И в этом нет ничего такого уж ужасного.