Lies or Misuse?: Comment on “Lies, Damned Lies, and Statistics (in Geology)”
Notice bibliographique
Résumé
To demonstrate a concern in geological interpretation after statistical hypothesis testing, writing that “geological hypotheses are never ‘true’—they will always be rejected if lots of data are available,” P. Vermeesch (Eos, 90(47), 443, doi:10.1029/2009EO470004, 2009) considers a null hypothesis H0 of earthquake occurrences not depending on the day of the week. He found that his testing result rejects H0, and he argues that the hypothesis testing does not reveal any geological significance. We argue that his conclusion basically demonstrates a Type I statistical error, where the null hypothesis is rejected despite being true. Because the use of hypothesis testing crucially relies on three criteria—the correct null hypothesis, a plausible probability distribution, and an appropriate testing statistic—one will easily obtain an incorrect interpretation of statistical significance if one of these criteria is not met. Vermeesch's argument does not exhaustively address whether the last two criteria are met and is insufficient to claim that statistically the hypothesis should be rejected.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».