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很有趣的一篇文章和相關討論。Lieberman et al的回應裡面有一段是對所謂 "two-step inferences"的一些反擊。他們的點是correlation不是inferential statistics而純粹是descriptive statistics (effect size),只是用來 描述已經identified的effects的一個統計量而已,所以Vul的two-step的攻擊 是一種誤解。 我很快的看過,這個點大致上是關於對於correlation的定位。一種是當成一種 統計推論工具,另一種是當成效果量的描述。如果是前者,重點會放在對true effect的unbiased estimation,如果是後者,則只能在使用類似setting與分析 方法的研究間做比較,而不應過度概化相關係數的意義。(例如下"找到人的大腦對 應,因為找到高度相關"的結論)。 Gelman的blog post則點出大眾與媒體對於correlation容易採取推論性的解釋,也 常造成爭議與誤會。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 71.240.243.55
takanaka:Gelman的post在此: 03/20 09:37
cac:完整連結在第一篇我的最後推文 另外請問您是浩全兄嗎? 03/20 10:16
takanaka:請問這位是? 03/20 10:45
mulkcs:可我覺得既然要用統計的estimator 就不該說不可以過度概化 03/20 15:42
mulkcs:這種情況的確會照成Voodoo XD 03/20 15:43
mulkcs:個人意見啦 XD 03/20 15:43
mulkcs:推薦這篇文章! 03/20 18:38