El concepto de 'probado estadísticamente'

Cuando las noticias hablan de cosas "estadísticamente probadas", ¿están usando correctamente un concepto de estadística bien definido, mal o simplemente usando un oxímoron?

Me imagino que una 'prueba estadística' no es realmente algo realizado para probar una hipótesis, ni una prueba matemática, sino más bien una 'prueba estadística'.

Las noticias de las que habla la gente son incógnitas y varían según el noticiero. Quizás lo más común es que están dando un resumen de una oración de la investigación que requiere varias páginas.

Sin embargo, su último párrafo está equivocado. Estadísticamente, cada familia NO tiene 2.4 hijos. La media es de 2,4 niños. Esto es completamente posible. Si toma una muestra aleatoria de familias estadounidenses (difícil de hacer, pero posible), obtendría una estimación de la media. Sin embargo, si realizó un censo de familias, entonces, si el censo realmente obtuvo a todas las familias (no es así) o, si las personas que obtuvo son representativas de las personas que no obtuvo, con respecto al número de hijos, entonces habrías probado el hecho.

Sin embargo, el censo no solo extraña a las personas, las personas que extraña son diferentes en muchos aspectos de las personas que recibe. Por lo tanto, la Oficina del Censo trata de descubrir en qué se diferencian; así, nuevamente, dando una estimación del número de niños por familia.

Pero hay cosas que puedes probar; si desea saber, digamos, el número promedio de años que cada profesor en su departamento ha estado enseñando, puede obtener datos precisos y obtener una media exacta.

Su penúltimo párrafo también es problemático, ya que las pruebas estadísticas se realizan precisamente para probar hipótesis; más precisamente, se hacen (en el marco frecuentista, de todos modos) para rechazar una hipótesis nula en un nivel de significación dado.

Creo que, como con tantas cosas, es una combinación de un malentendido cultural generalizado y de intentos periodísticos de taquigrafía que a veces resulta engañosa.

"¡Los teléfonos celulares causan cáncer! " Vende más anuncios que alguna explicación sobre la investigación de un posible enlace.

Por supuesto, las conclusiones basadas en inferencia estadística no son prueba en ningún sentido difícil. Depende de suposiciones, e incluso entonces las conclusiones (en el mejor de los casos) son probabilísticas (como lo hacemos, digamos con la inferencia bayesiana), y luego con la inferencia frecuentista debe agregar el error habitual de mala interpretación de los valores p como la probabilidad de que el nulo es cierto. Eso sin siquiera considerar cuestiones como la publicación o el sesgo de informe

Usted ve errores similares con los informes científicos en general y es igual de frustrante .

No me gusta la frase 'estadísticamente probado', ya que creo que da la impresión equivocada. Si bien las estadísticas bien hechas son una herramienta poderosa, las cosas que las estadísticas realmente nos dicen pueden ser sorprendentemente sutiles y la discusión apropiada del significado de lo que se aprende y las calificaciones adjuntas puestas en las conclusiones a menudo no son adecuadas para la exageración y la contundencia de un titular o unos pocos párrafos apresurados se metieron entre los habituales chismes de celebridades.

De hecho, incluso en las revistas académicas donde ese tipo de calificaciones parecerían esenciales, a menudo se dejan de lado y en su lugar aparece un pronunciamiento formulado (diferente de un área de investigación a otra) que se considera como "ungir" el resultado.

Creo que hay espacio para explicar cuidadosamente el razonamiento que va desde los resultados de la inferencia (ya sea estimación de punto e intervalo, prueba de hipótesis, cálculos teóricos de decisión o incluso construcción exploratoria de algunas comparaciones visuales) a las conclusiones a las que conducen. Ese razonamiento es donde radica el verdadero corazón del asunto (incluido dónde se dejarían al descubierto las brechas en el razonamiento, si fueran explícitas) y rara vez lo vemos expuesto.

Además de eso, podemos seguir sonando una nota de precaución

El conocimiento empírico siempre es probabilístico, nunca es claramente verdadero o falso, pero siempre está en algún punto intermedio. La "prueba" estadística es una cuestión de recopilar datos suficientes para reducir la probabilidad de que una hipótesis sea incorrecta a menos de un umbral aceptado. Y el umbral de "verdad" o "corrección" difiere de una disciplina académica a la siguiente. Los sociólogos están satisfechos con una probabilidad del 95% de tener razón, y a veces se conforman con menos; los físicos cuánticos demandan 99.99999% o más.