Notice bibliographique
Résumé
Concerns over reproducibility in research has reinvigorated the discourse on P-values as measures of statistical evidence. In a position statement by the American Statistical Association board of directors, they warn of P-value misuse and refer to the availability of alternatives. Despite the common practice of comparing P-values across different hypothesis tests in genetics, it is well-appreciated that P-values must be interpreted alongside the sample size and experimental design used for their computation. Here, we discuss the evidential statistical paradigm (EP), an alternative to Bayesian and Frequentist paradigms, that has been implemented in human genetics studies. Using applications in Cystic Fibrosis genetic association analyses, and describing recent theoretical developments, we review how to measure statistical evidence using the EP in the presence of covariates, model misspecification, and for composite hypotheses. Novel graphical displays are presented, and software for their computation is highlighted. The implications of multiple hypothesis testing for the EP are delineated in the analyses, demonstrating a view more consistent with scientific reasoning; the EP provides a theoretical justification for replication that is a requirement in genetic association studies. As genetic studies grow in size and complexity, a fresh look at measures of statistical evidence that are sensible amid the analysis of big data are required.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».