Могут ли p-значения читать ваши мысли? А как насчет байесовской статистики?

В этом видео я буду доказывать, что p-значение — это не просто свойство вашего набора данных… это свойство вашего набора данных плюс правила, которым вы следовали, чтобы его получить. Я начну с примера в стиле Шрёдингера, где два исследователя анализируют одни и те же данные, запускают одну и ту же итоговую модель и выводят одно и то же p-значение, но один результат действительно поддается интерпретации, а другой — это, по сути, статистическая имитация, просто потому что один человек предварительно зарегистрировался, а другой отправился на поиски. Именно этот момент кажется парадоксальным и противоречит интуиции, лежащей в основе принципа правдоподобия: доказательства должны зависеть от того, что произошло, а не от того, что могло произойти или что я был «готов попробовать». Я противопоставлю это байесовскому мышлению: Байес меняет условия контракта и по-другому обрабатывает некоторые проблемы «подглядывания», но это не является защитой от ошибок; если я попробую много моделей и сообщу только о наиболее перспективной, та же проблема выбора вернется. Ссылка на статью о принципе правдоподобия: https://media.pluto.psy.uconn.edu/Die... Чтобы пройти мой новый курс по упрощенной статистике в феврале, см.: https://simplistics.net/course/simpli... Для самостоятельного курса по смешанным моделям: https://simplistics.net/course/mixed/ Для самостоятельного курса по визуализации: https://simplistics.net/course/random... Для самостоятельного курса по упрощенной статистике: https://simplistics.net/course/univar... Для самостоятельного курса по R: https://simplistics.net/course/introd... Для других курсов см.: https://simplistics.net/all-courses/ Для консультаций см.: https://simplistics.net/product/stati...