I can see clearly now: Reinterpreting statistical significance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Null hypothesis significance testing (NHST) remains popular despite decades of concern about misuse and misinterpretation. There are many recent suggestions for mitigating problems arising from NHST, including calls for abandoning NHST in favour of Bayesian or information‐theoretic approaches. We believe that NHST will continue to be widely used, and can be most usefully interpreted as a guide to whether a certain effect can be seen clearly in a particular context (e.g. whether we can clearly see that a correlation or between‐group difference is positive or negative). We believe that much misinterpretation of NHST is due to language: significance testing has little to do with other meanings of the word ‘significance’. We therefore suggest that researchers describe the conclusions of null‐hypothesis tests in terms of statistical ‘clarity’ rather than ‘significance’. We illustrate our point by rewriting common misinterpretations of the meaning of statistical tests found in the literature using the language of ‘clarity’. The meaning of statistical tests become easier to interpret and explain when viewed through the lens of ‘statistical clarity’. Our suggestion is mild, but practical: this simple semantic change could enhance clarity in statistical communication.
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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 | 0,190 | 0,487 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,070 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,028 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».