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很有趣的一篇文章和相关讨论。Lieberman et al的回应里面有一段是对所谓 "two-step inferences"的一些反击。他们的点是correlation不是inferential statistics而纯粹是descriptive statistics (effect size),只是用来 描述已经identified的effects的一个统计量而已,所以Vul的two-step的攻击 是一种误解。 我很快的看过,这个点大致上是关於对於correlation的定位。一种是当成一种 统计推论工具,另一种是当成效果量的描述。如果是前者,重点会放在对true effect的unbiased estimation,如果是後者,则只能在使用类似setting与分析 方法的研究间做比较,而不应过度概化相关系数的意义。(例如下"找到人的大脑对 应,因为找到高度相关"的结论)。 Gelman的blog post则点出大众与媒体对於correlation容易采取推论性的解释,也 常造成争议与误会。 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 71.240.243.55
1F:→ takanaka:Gelman的post在此: 03/20 09:37
3F:推 cac:完整连结在第一篇我的最後推文 另外请问您是浩全兄吗? 03/20 10:16
4F:→ takanaka:请问这位是? 03/20 10:45
5F:推 mulkcs:可我觉得既然要用统计的estimator 就不该说不可以过度概化 03/20 15:42
6F:推 mulkcs:这种情况的确会照成Voodoo XD 03/20 15:43
7F:推 mulkcs:个人意见啦 XD 03/20 15:43
8F:推 mulkcs:推荐这篇文章! 03/20 18:38







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