คำถามติดแท็ก methodology

ปิด คำถามนี้เป็นคำถามความคิดเห็นตาม ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้สามารถตอบข้อเท็จจริงและการอ้างอิงได้โดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา แม้จะมีความสำคัญ แต่ smacking ของ "gotcha" ความพยายาม -istic โดยบุคคลที่จะเปิดเผยการปฏิบัติของวารสารล่ามากขึ้นและภัยคุกคาม looms พื้นฐานในร่มเงาของการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์สังคม ( แม้ว่าจะมีปัญหาอย่างแน่นอนหลายตัวที่นักวิจัยต้องอยู่ ) เพื่อให้ได้ตรงไปยังจุดที่เป็นไปตามมุมมองหนึ่งที่เราอาจจะไม่สามารถที่จะไว้วางใจค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ได้มาจากกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่า 250 หนึ่งจะยากที่จะหาการทดสอบมากขึ้นอาศัยการอนุมานทิศทางและความแข็งแกร่งของการเชื่อมโยงระหว่างกับการวัดในสังคมศาสตร์กว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ อย่างไรก็ตามจะไม่ถูกกดทับอย่างหนักเพื่อค้นหารายงานที่มีการตรวจสอบโดยเพื่อนโดยอ้างว่ามีความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างสองโครงสร้างตามค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ซึ่งคำนวณจากข้อมูลที่มีน้อยกว่า 250 ราย จากวิกฤตการจำลองแบบในปัจจุบันที่เผชิญกับสังคมศาสตร์ (ดูลิงค์ที่สองด้านบน) เราจะดูรายงานนี้อย่างไรเกี่ยวกับการรักษาเสถียรภาพของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ในตัวอย่างขนาดใหญ่เท่านั้น (อย่างน้อยตามมาตรฐานสาขาสังคมศาสตร์) มันเป็นอีกรอยร้าวในกำแพงของการวิจัยทางสังคมศาสตร์ที่ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อนหรือมันเป็นเรื่องเล็กน้อยที่ได้รับการนำเสนอมากเกินไปหรือไม่? เนื่องจากไม่มีคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามนี้ฉันหวังว่าจะสร้างเธรดที่ทรัพยากรเกี่ยวกับคำถามนี้สามารถใช้ร่วมกันพิจารณาอย่างรอบคอบและถกเถียงกัน (แน่นอนและสุภาพด้วยความเคารพ)

9 correlation  methodology  publication-bias 

หลังจากสะดุดแนวคิดในหนังสือเรียนสถิติฉันพยายามปิดท้ายเกี่ยวกับมันและในที่สุดก็มาถึงบทสรุปที่ดูเหมือนจะพอดีกับคำอธิบายทั้งหมดที่ฉันได้เห็นจนถึงตอนนี้: ช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือคือสิ่งที่นักสถิติไม่คิดว่าความมั่นใจ ช่วงเวลาคือ พูดนอกเรื่องสำหรับผู้ที่ชอบฉันจากชั่วโมงที่ผ่านมาที่ไม่ทราบความแตกต่าง หากเราสังเกตข้อมูลและทำนายพารามิเตอร์จากนั้นสมมุติว่าค่าเฉลี่ย μμ\muช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือคือช่วงเวลา [μmin, μmax][μmin, μmax][\mu_{\text{min}},\ \mu_{\text{max}}]ซึ่งเรามั่นใจ 95% ว่า mu อยู่ภายใน (หรืออีกจำนวนหนึ่งที่ไม่ใช่ 95% ถ้าเราใช้ระดับอื่น) ช่วงความเชื่อมั่นการสอนในชั้นเรียนสถิติเบื้องต้นสามารถทับซ้อนกับช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือ แต่จะไม่เสมอทับซ้อนกัน หากคุณต้องการคำอธิบายที่กล้าลองอ่านนี้และคำถามนี้เกี่ยวกับการตรวจสอบข้าม สิ่งที่ช่วยให้ฉันเข้าใจในที่สุดหลังจากคำตอบที่หัวมากคือคำตอบนี้ หมายความว่าจะเป็นการดีกว่าหรือไม่ในทางวิทยาศาสตร์ที่จะใช้ช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือผ่านช่วงความเชื่อมั่นในผลลัพธ์ของฉัน ถ้าใช่ทำไมฉันถึงไม่เห็นสิ่งพิมพ์ใด ๆ ที่ใช้มัน? เป็นเพราะแนวคิดควรใช้ แต่นักวิทยาศาสตร์การวัดยังไม่ทันกับวิธีการทางสถิติที่ถูกต้อง? หรือความหมายของช่วงความมั่นใจเริ่มต้นเหมาะสมกว่าที่จะอธิบายผลลัพธ์จากการศึกษาเชิงประจักษ์หรือไม่? หรือว่าในทางปฏิบัติแล้วพวกเขามักจะทับซ้อนกันซึ่งมันไม่สำคัญเลย? ตัวเลือกขึ้นอยู่กับการแจกแจงเชิงสถิติที่เราสมมติให้กับข้อมูลของเราหรือไม่? อาจมีการแจกแจงแบบเกาส์พวกมันซ้อนทับกันเสมอตัวเลขดังนั้นไม่มีใครอยู่นอกสถิติบริสุทธิ์ที่ใส่ใจเกี่ยวกับความแตกต่าง (การศึกษาจำนวนมากที่ฉันได้อ่านไม่ได้ใส่ใจที่จะคำนวณช่วงเวลาใด ๆและอาจประมาณ 1% ข้อมูลของพวกเขาอาจไม่ได้รับการกระจายตามปกติ มันขึ้นอยู่กับสถานะทางวิทยาศาสตร์ทฤษฎีของเราหรือไม่? ตัวอย่างเช่นรู้สึกว่าควรใช้ช่วงความมั่นใจในการทำงานในเชิงบวกและช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือในงานการตีความ แต่ฉันไม่แน่ใจว่าความรู้สึกนี้ถูกต้อง

9 confidence-interval  methodology  credible-interval