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Enregistrement W4311804723 · doi:10.1167/jov.22.14.4432

Bar graphs of mean values produce inflated and variable estimates of effect size

2022· article· en· W4311804723 sur OpenAlexaff
Ja Youn Lee, Sarah L. Kerns, Jeremy Wilmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticsBar (unit)Range (aeronautics)MathematicsVariable (mathematics)Variation (astronomy)PsychologyPhysicsMaterials scienceAstrophysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bar graphs of mean values (BGoMs) are frequently criticized for abstracting beyond, and thus hiding, the individual values that are averaged to produce their plotted mean values. Yet does this abstraction produce miscommunication? BGoMs are often presumed, due to their visual simplicity, to communicate well, especially to non-expert viewers. Here, we tested that presumption. In a study of 29 non-expert viewers, we first found that viewers overestimated the effect sizes conveyed by two real BGoMs taken directly from popular Introductory Psychology textbooks. We then asked whether manipulation of the y-axis range would reduce this overestimation and found that it did, but only partly, and only in some viewers. We measured estimated effect sizes in Cohen’s d (SD) units via a drawing-based method developed by our lab that requires no prior statistical knowledge (Kerns & Wilmer, 2021). Participants simply sketch a version of a viewed BGoM, adding hypothesized data points that, when averaged, would produce the plotted mean values. For two BGoMs whose real effect sizes were 1.0 and 0.7, the median drawn effect sizes were 4.4 and 9.5. Expansion of the y-axis range reduced, but did not eliminate the overestimation (median effect sizes were 3.2 and 2.1, respectively, for a 2x expansion, and 3.7 and 2.5, respectively, for a 4x expansion). Moreover, the variation between the largest and smallest drawn effect size in every condition (2 BGoMs x 3 y-axis ranges) represented at least a fivefold difference; therefore, though overestimation was reduced on average, different viewers still came away with markedly different, often highly inaccurate, conceptions of the data. We conclude that BGoMs are capable of producing distorted, highly varied interpretations of data in non-expert viewers, and that abstraction in BGoMs is not just a theoretical concern, but an evidence-based concern.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,458
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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