Statistical methods: Basic concepts, interpretations, and cautions
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分类依据与纠错
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统计方法：基本概念、解释与注意事项
- 研究问题
- 统计基本概念和规范跨领域存在争议、研究假设又无法由分析数据充分验证时，应如何解释检验、区间及因果说明？
- 方法与思路
- 本章以数据描述为模型和统计量的基础，将推断视为依赖假设的推测，并从学科差异及研究者知识局限出发讨论解释。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一种承认方法争议与假设不可完全验证的统计解释立场，提醒读者审视通常附于检验和区间的显著性及置信表述。
- 阅读关注点
- 应核对作者如何区分数据描述与推断、哪些假设无法由分析数据检验，以及其对检验和区间解释提出了何种具体建议。
- 阅读边界
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原文摘要
The study of associations and their causal explanations is a central research activity whose methodology varies tremendously across fields. Even within specialized subfields, comparisons across textbooks and journals reveals that the basics are subject to considerable variation and controversy. This variation is often obscured by the singular viewpoints presented within textbooks and journal guidelines, which may be deceptively written as if the norms they adopt are unchallenged. Furthermore, human limitations and the vastness within fields imply that no one can have expertise across all subfields and that interpretations will be severely constrained by the limitations of studies of human populations. The present chapter outlines an approach to statistical methods that attempts to recognize these problems from the start, rather than assume they are absent as in the claims of 'statistical significance' and 'confidence' ordinarily attached to statistical tests and interval estimates. It does so by grounding models and statistics in data description, and treating inferences from them as speculations based on assumptions that cannot be fully validated or checked using the analysis data.