Четыре кита анализа данных
С некоторых пор анализ данных для меня представляет постоянные сомнения и колебания между четыремя китами - валидностью, мощностью, конвенциональностью и презентабельностью. Наиболее мощные конвенциональные методы (читай, ANOVA и сородичи) зачастую невалидны - то дисперсии негомогенны, а чаще всего распределение лишь отдаленно смахивает на нормальное. Мощные валидные методы - смешанные линейные модели (lmer, nlme) - слабо известны в психологических кругах и не всегда понятно, как их подать. Да и сам я не все в них понимаю. Валидные конвенциональные методы часто попросту отсутствуют для сложных моделей. Презентабельность вообще идет отдельно, например, отображение взаимодействий в смешанных моделях до сих пор для меня головоломка. Плюс стиль APA до сих пор мне непривычен. В общем, все сложно и непонятно.
Немного радости. konhis скинул ссылочку на прекрасную аннотацию к передаче на BBC:
What is a statistician really like? A BBC Radio 4 programme has tried to find out. Are they vague, unworldly chaps who have brains the size of a planet but who can’t quite tie their own shoelaces? Are they less socially adept even than mathematicians? Are they thugs from the backstreets who will lightly mug you with a non-parametric hierarchical Bayesian model before telling you that your last three inferences were unjustifiable and insignificant? Is their conversation such that you would rather watch paint dry, or are they charming, handsome, intelligent, witty and beautiful people at the first sight of whom you would actually want to jump straight into bed with them for a passionate and mutual weekend-long investigation of well-distributed curves?
Полная версия опубликована в блоге Когнитивная психология и эмоции. Вы можете оставить свои комментарии здесь или на сайте.