15.11.2013
10:36

Мифы вокруг 3D-печати скоро будут разрушены

14.11.2013
18:13

В Фермилаб взялись за изучение нуклонного моря

14.11.2013
16:44

Социальные сети сделали людей умнее

14.11.2013
16:42

Физики случайно увеличили проводимость титаната стронция в 400 раз

14.11.2013
16:22

Intel и издательство <ДРОФА> подписали соглашение о сотрудничестве в области образования

14.11.2013
15:40

Астрономы сфотографировали рассеянное скопление в созвездии Киль

14.11.2013
15:39

Биологи случайно убили старейшее животное на планете

14.11.2013
12:24

<Красную шапочку> сочли мемом

13.11.2013
23:11

Армия США научится искать подземные тоннели

13.11.2013
23:10

Стивен Хокинг вспомнил о скучности бозона Хиггса

13.11.2013
23:08

<Кассини> снял Землю из тени Сатурна

13.11.2013
23:06

Найдена фигурка с параллельной надписью на древнейшем индийском

13.11.2013
23:04

Motorola анонсировала ЗнародныйИ смартфон

13.11.2013
22:50

Девять тенденций, меняющих жизнь ИТ-компаний

13.11.2013
22:44

Четыре главных тренда на рынке электронных книг

13.11.2013
17:49

Графен поможет сохранить энергию тормозящих автомобилей

13.11.2013
17:46

Инновации как органичная часть философии Cisco

12.11.2013
22:02

<Яндекс> запустил подробную карту мира

12.11.2013
22:00

Четверть психологических исследований назвали статистически недоcтоверными

Специалист по статистике из США нашел способ единообразно оценивать достоверность научных исследований. Это позволило ему сделать вывод о том, что один из наиболее часто применяемых критериев правильности результатов на самом деле не является столь уж корректным. По оценкам профессора Валена Джонсона, до четверти работ по психологии, использовавших самый распространенный критерий достоверности, могут содержать ложные выводы. Подробности приведены в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, а кратко о выкладках исследователя пишет Nature News.

Работа Джонсона посвящена сравнению двух способов оценить достоверность выводов в научном исследовании. Профессор Техасского университета A&M (TAMU) обратил внимание на то, что обычно ученые используют либо вероятностный, либо байесовский подходы, но стандартного способа сопоставить их между собой до сих пор не было. Причем отсутствие такого сопоставления было обусловлено тем, что вероятностные и байесовские оценки представляют собой ответы на два разных вопроса.

В случае с вероятностным подходом ученый, получивший в своих наблюдениях численные данные, задается вопросом о вероятности получить точно такие же данные в случае, когда результат на самом деле случаен (то есть искомой закономерности в данных нет). Достоверными в области биологии, психологии и ряда иных дисциплин считаются результаты, характеризуемые вероятностью p<0,05: эта запись означает, что вероятность случайного результата составляет не более пяти процентов.

Байесовский подход основан на ином вопросе. Исследователи, которые используют его в своих работах, оценивают вероятность получить те данные, которые они получили, в случае когда их модель верна. Затем эту вероятность сравнивают с шансами получить такие же данные в случае, когда верна альтернативная модель. Отношение указанных вероятностей (обозначаемое символом K) в таком случае получается критерием достоверности. Если K меньше трех, то о достоверности говорить не приходится, а вот K>100 говорит об очень высокой достоверности.Причем, что подчеркивается статистиками, альтернативная модель вовсе не обязана быть гипотезой о случайности результатов. Корректность выбора альтернативной модели в каждом случае следует оговаривать особо. Напрямую сравнивать достоверности, полученные вероятностным и байесовским подходом (то есть и ) было нельзя.

Джонсон предложил специальный статистический тест, который во многих случаях позволяет сравнить обе оценки друг с другом. Кроме того, ученый обратился к материалам 855 предыдущих исследований, опубликованных психологами в 2007 году в двух разных журналах: Psychonomic Bulletin & Review и Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. Расчеты показали, что в большинстве случаев наиболее распространенная <достаточная> достоверность на уровне p<0,05 соответствует лишь байесовской оценке на уровне около 5, а это считается достаточно маленьким значением. По оценкам Джонсона подобные просчеты могут примерно в 17-25 процентах случаев (из числа работ, основанных на пятипроцентном вероятностном критерии) приводить к неверным выводам: ученые сообщат о наличии закономерности там, где ее на самом деле нет. Исследователь подчеркивает, что плохая статистика может быть одной из главных причин невоспроизводимости научных работ: опережая подлоги и ошибки в ходе самого эксперимента.

Чтобы защитить добросовестных ученых от подобных ложных выводов, специалист по статистике предлагает пересмотреть общепринятую договоренность о том, какие же результаты считать значимыми. По мнению Джонсона, даваемое вероятностным подходом значение 0,05 надо снизить до 0,005: его анализ показывает, что работы с p<0,005 почти наверняка выдержат дополнительные проверки. За рост точности, по словам ученого, придется платить увеличением количества измерений и удорожанием опытов, но приложенные к его статье расчеты говорят об окупаемости подобных расходов. Объем опытной работы вырастет меньше, чем вдвое, а доля ошибочных выводов упадет примерно с 20 до 4 процентов, то есть в пять раз.

За последние несколько лет из публикации отзывались статьи даже нобелевских лауреатов, причем такие случаи обусловлены несколькими причинами: от небрежности при проведении опытов или мошенничества до ошибок, подобных тем, что разобраны Джонсоном. Именно в психологии кризис воспроизводимости приобрел наибольшие масштабы (подробнее об этом можно прочитать в обзорной заметке Nature или в материале New Yorker).

12.11.2013
21:58

Гиены задействовали бактерии для передачи друг другу сообщений