Statistika dělaná špatně: Úděsně kompletní průvodce

Recenze čtenářů

Kniha je oceňována pro své zasvěcené a přístupné vysvětlení statistických principů a běžných úskalí při interpretaci statistických údajů. Zdůrazňuje důležitost pochopení p-hodnot a statistické síly a zároveň nabízí praktické rady pro začínající i zkušené výzkumníky. Není však vhodná pro úplné začátečníky ve statistice, protože předpokládá určitou úroveň znalosti statistických pojmů.

⬤ Dobře napsaná a poutavá
⬤ poskytuje užitečné poznatky o chybné statistické interpretaci
⬤ přístupná širokému publiku, včetně nestatistiků
⬤ zahrnuje důležité pojmy, jako jsou p-hodnoty, analýza síly a nesprávné použití statistiky
⬤ slouží jako užitečný zdroj informací pro přípravu výzkumu a pochopení statistických výstupů
⬤ upozorňuje na kritické chybné pojmy v metodologii výzkumu.

⬤ Není vhodná pro úplné začátečníky ve statistice
⬤ postrádá hlubší matematická vysvětlení
⬤ zaměřuje se hodně na zneužití p-hodnot, což nemusí uspokojit zájem každého o širší statistická témata
⬤ někteří recenzenti ji považovali za pomalé čtení i přes její zajímavý obsah.

(na základě 126 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide

Obsah knihy:

Vědecký pokrok závisí na kvalitním výzkumu a kvalitní výzkum potřebuje kvalitní statistiku. Správná statistická analýza je však ošemetná i pro ty nejlepší a nejchytřejší z nás. Divili byste se, kolik vědců ji dělá špatně.

Statistika dělaná špatně je výstižný, základní průvodce statistickými omyly v moderní vědě, který vám ukáže, jak udržet svůj výzkum bez chyb. Prozkoumáte trapné chyby a opomenutí v nedávném výzkumu, dozvíte se o mylných představách a vědecké politice, které umožňují, aby k těmto chybám docházelo, a začnete usilovat o reformu způsobu, jakým vy i vaši kolegové statistiku děláte.

Najdete zde rady týkající se:

⬤ Položení správné otázky, navržení správného experimentu, volbu správné statistické analýzy a dodržování plánu.

⬤ Jak přemýšlet o hodnotách p, významnosti, nevýznamnosti, intervalech spolehlivosti a regresi.

⬤ Výběr správné velikosti vzorku a předcházení falešně pozitivním výsledkům.

⬤ Podávání zpráv o analýze a zveřejňování dat a zdrojového kódu.

⬤ Postupy, které je třeba dodržovat, bezpečnostní opatření a analytický software, který vám může pomoci.

Vědci: Přečtěte si tuto stručnou a účinnou příručku, která vám pomůže vytvořit statisticky spolehlivý výzkum. Statistici: Dejte tuto knihu všem svým známým.

První krok ke správně provedené statistice je Statistika provedená špatně.