期刊導航
在已發表的研究文章中，統計數據的錯誤使最常見的錯誤用途是什么？
這取決于地區。在物理學中，你可以安全地假設人們知道他們在做什么。在心理學或醫學方面，你做不到。
一個常見的錯誤是當你不知道變量遵循正態分布時應用t檢驗。在生物學中，許多變量都有奇怪的分布，所以除非你測量體重或智商，否則t檢驗通常是錯誤的。而且它不僅僅是“不正確”，而且實際上給出了高度夸大的p值。
另一件事是測試60名受試者，檢查結果是否顯著，如果不是，則測試另外40名受試者，并檢查這100項受試者是否產生顯著結果。這樣做基本上意味著你必須將獲得的p值乘以2，這意味著如果你的第一個樣本不重要，那么第二個樣本肯定也不重要。
通常人們經常看數據，提出猜想，并檢查它是否重要。這樣做總會給出一些結果，因為有數以萬計的可能連接。
最后一個可能是最差的，因為與其他兩個不同，讀者無法知道假設是否在收集數據之前以完全明確的方式形成。
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