Проще простого. Как не надо относиться к статистике

В статье рассматриваются методологические сложности, связанные с распространением статистических способов обработки данных в психологических работах. В частности, происходит упрощение понимания статистики исследователями, что все чаще ведет к принятию гипотезы о наличии эффекта в той ситуации, когда его нет. Приводится краткий обзор публикаций и примеров, где данная проблематика является предметом критического разбора. Упоминается исследование, которое показало, что при повторении экспериментов, опубликованных в авторитетных журналах, значимость, принятая в научном сообществе, наблюдалась только в 39% работ — такой эффект получил название «публикационного сдвига». В статье рассматриваются способы решения данной проблемы, в частности метаанализ, благодаря которому возможно подтверждение результатов серии экспериментов, касающихся одной проблематики, при условии доступности информации о дизайне и открытости сырых данных. Понимание вероятностной природы статистических результатов должно стать обязательным для оценки исследований.

В середине 90-х гг. прошлого века стал складываться современный способ работы с данными. К этому времени персональные компьютеры были доступны большей части научного сообщества, и в связи с этим начали распространяться ориентированные на массового пользователя программы, в том числе и программы статистической обработки данных.

1. Корнеев А.А., Рассказова Е.И., Кричевец А.Н., Койфман А.Я. Критика методологии проверки нулевой гипотезы: ограничения и возможные пути выхода. Часть I. [Электронный ресурс] // Психологические исследования. 2016. Том 9. № 45, 1. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2016v9n45/1231-korneev45.html (дата обращения: 16.06.2018).
2. Корнеев А.А., Рассказова Е.И., Кричевец А.Н., Койфман А.Я. Критика методологии проверки нулевой гипотезы: ограничения и возможные пути выхода. Часть II. Психологические исследования. 2016. Том 9. № 47, 6. URL: http://psystudy.ru/index. php/num/2016v9n47/1282-korneev47.html (дата обращения: 16.06.2018).
3. Nuzzo R. Statistical errors // Nature. 2014. Vol. 506. №. 7487. P. 150—152. doi:10.1038/506150a
4. Open Science Collaboration. Estimating the reproducibility of psychological science // Science. 2015. Vol. 349. № 6251. aac4716-1. doi: 10.1126/science.aac4716
5. Wasserstein R.L., Lazar N.A. The ASA’s statement on p-values: context, process, and purpose. The American Statistician. doi: 10.1080/00031305.2016.1154108

PlumX

Метрики публикации