Killeen's (2005) prep coefficient: Logical and mathematical problems.
Notice bibliographique
Résumé
In his article, "An alternative to null-hypothesis significance tests," Killeen (2005) urged the discipline to abandon the practice of p obs-based null hypothesis testing and to quantify the signal-to-noise characteristics of experimental outcomes with replication probabilities. He described the coefficient that he invented, prep, as the probability of obtaining "an effect of the same sign as that found in an original experiment" (Killeen, 2005, p. 346). The journal Psychological Science quickly came to encourage researchers to employ prep, rather than p obs, in the reporting of their experimental findings. In the current article, we (a) establish that Killeen's derivation of prep contains an error, the result of which is that prep is not, in fact, the probability that Killeen set out to derive; (b) establish that prep is not a replication probability of any kind but, rather, is a quasi-power coefficient; and (c) suggest that Killeen has mischaracterized both the relationship between replication probabilities and statistical inference, and the kinds of claims that are licensed by knowledge of the value assumed by the replication probability that he attempted to derive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,116 | 0,424 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,029 |
| Communication savante | 0,007 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».