스피커 | 성적 증명서 |
| 스탠 영 | ㅋ. |
| 사라 다우드 | 당신이 할 수 있습니다. |
| 스탠 영 | 지금 모든 것을 참조하십시오. |
| 알겠습니다. 아니요. 옆에서 슬라이드를 실행하겠습니다. |
| 사라 다우드 | 네, 네 평범한 만남처럼요. |
| 잘 가겠습니다. 모든 것을 확보했는지 확인하세요. 가까운 전망이 있으면 녹화 중입니다. 녹음이 필요합니다. 잠시 후 카메라를 끄겠습니다. |
| 괜찮아. |
| 스탠 영 | 이 전체 화면을 만들려면 이제 정렬하십시오. |
| 두 번째 방법입니다. |
| 사라 다우드 | 34%에게 자신의 행동에 대한 메모가 있는 것처럼 보이는 바닥입니다. |
| 보트를 타고 내려가는 사람의 반대편에서 나쁜 점 하나에 대해 유감스럽게 생각합니다. |
| 하나, 그 사람. |
| 스탠 영 | ㅋ. |
| 사라 다우드 | 당신은 가고, 내 말은 내가 갈 거라는 뜻이야. 우리는 잠시 후에 시작할 것이지만, 나 자신을 만날 것입니다. 시작하기 전에 질문이 있습니까? |
| 스탠 영 | 아니면 저와 슬라이드를 모두 녹음할 건가요? |
| 사라 다우드 | 예 예 그들은 당신이 가지고 있는지 물었다. |
| 카메라는 여기까지. |
| 그 이상은 괜찮습니다. |
| 오른쪽. |
| 괜찮은. |
| 스탠 영 | 갈 준비가 되었습니다. |
| 사라 다우드 | 음소거하겠습니다. 질문이 있거나 중단해야 하는 경우 알려주세요. 그렇지 않으면 알려드리겠습니다. |
| 스탠 영 | 가다. |
| 저는 오늘 여러 연구 평가를 위한 JMP 추가 기능과 스크립트를 소개하겠습니다. 또는 이것을 p-해커, 통계로 속이는 사람들을 잡는 방법 또는 대부분의 과학 주장이 잘못된 이유라고 부를 수 있습니다. |
| 먼저 퍼즐 부분과 어떻게 맞춰지는지 설명하겠습니다. 대부분의 클레임은 실제로 복제되지 않습니다. 이것은 과학적 주장입니다. |
| 나는 이것이 p-hacking으로 인한 것이며 이것이 주요 문제라고 주장하고 있으며 공동 저자들도 주장하고 있습니다. 우리는 메타 분석과 P-값 플롯을 사용하여 그들을 잡을 것이므로 이것이 사기꾼을 잡는 방법입니다. |
| JMP 추가 기능 및 스크립트는 위험 비율 및 신뢰 한계의 P 값입니다. 그들은 메타 분석에서 왔습니다. |
| 그리고 피셔(Fisher)의 P-값 결합, 메타 분석 기술과 유사한 고대 기술. 그런 다음 p-값 플롯을 제시하고 이를 정리하고 프레젠테이션 가능한 |
| 그림. |
| 글쎄, 우리는 하늘에서 토끼를 본다. 하늘에는 구름이 많고 날씨가 좋은 날에 앉아서 주변을 둘러보면 토끼를 만날 수 있을 것입니다. |
| 따라서 이것은 임의의 이벤트입니다. 물론 토끼는 실제로 하늘에 있지 않습니다. |
| Gelman과 Loken은 실제로 작은 기사를 발표했고 과학의 통계적 위기에 대해 말했습니다. 그래서 사람들은 통계를 잘못 사용하고 있다고 말합니다. 그리고 그것이 우리가 오늘 이야기할 내용입니다. |
| 역학 실험을 실행해 봅시다. |
| 빨강, 흰색, 파랑의 10면체 주사위가 있습니다. 숫자가 됩니다(이 특별한 경우 .046). 우리 눈앞에서 실제로 일어나는 일을 지켜보자. |
| 이제 P 값이 있습니다. 무작위입니다. 당신이 직접 했어요. 너무 재미있어요, 한 번 더 해볼까요? |
| 빨강 하양, |
| 그리고 파란색. |
| 이제 60번 하면 여기 표를 채울 수 있습니다. 이것은 내가 10면체 주사위를 가지고 한 시뮬레이션입니다. 그리고 4개의 열과 15개의 행에서 P 값을 볼 수 있습니다. 그래서 그것은 60 P-값입니다. 내 가장 작은 P 값은 .004입니다. |
| 그리고 60개의 P-값을 사용하여 확률을 계산할 수 있습니다. 약 95%의 경우 .05보다 작은 P 값이 하나 이상 있습니다. |
| 여기 내 딸이 한 것입니다. 그녀는 .05보다 작은 3개의 P-값을 가졌습니다. 그들은 여기에 동그라미로 표시되어 있습니다. 그리고 역학 실험을 실행하는 것은 매우 쉽습니다. |
| 제 아내 팻도 할 수 있고 그녀는 주사위를 굴리고 좋은 이야기를 회전시키는 것을 기반으로 작성할 수 있는 세 가지 잠재적인 논문을 가지고 있습니다. |
| P-값에는 기대값이 붙어 있습니다. 오른쪽에는 .004, .016 및 .012의 P 값이 있습니다. 각 P-값에는 정상 편차가 첨부되어 있습니다. 내 .004가 2.9 등의 정상 편차를 가짐을 알 수 있습니다. 그리고 왼쪽에는 |
| 표본 크기, 예상 편차, 가장 작은 P-값에 대한 예상 P-값, 그 다음 편차. 그래서 만약 우리가 400 |
| 우리가 보고 있던 질문에서 예상 P-값은 .00487이고 편차는 2.968이 됩니다. 이제 이 편차가 기본 실험에서 메타 분석의 계산으로 옮겨지며 계속 진행하면서 보게 될 것입니다. |
| 역학에서 얼마나 많은 주장이 사실입니까? 나는 2011년에 논문을 발표했고 관찰 연구에서 제기된 주장을 받아들였습니다. |
| 그리고 관찰 연구의 각 주장에 대해 정확히 동일한 질문을 조사한 무작위 임상 시험을 찾았습니다. 그래서 12개의 연구에서 |
| 52개의 주장을 만들고 테스트할 수 있습니다. |
| positive 아래의 열을 보면 52개의 클레임 중 0개가 올바른 방향으로 복제되었습니다. |
| 그래서 전염병학자들은 그들의 주장에 대해 52개에 대해 0점을 얻었습니다. 실제로 통계적으로 유의한 5개의 주장이 있었지만, 관찰 연구에서 주장한 것과 반대 방향에 있었습니다. |
| 우리는 살펴볼 것입니다 |
| 미친 질문. 시리얼이 인간의 성별을 결정합니까? 아침에 시리얼을 먹으면 남자 아이를 낳을 가능성이 더 큽니까? 글쎄, 그것이 첫 번째 논문이 말한 것입니다. |
| 이 논문은 그들의 최고의 생물학 저널인 Royal Society B에 게재되었습니다. 따라서 이 세 명의 공동 저자는 아침 시리얼을 먹으면 남자 아이를 낳을 가능성이 더 높고 임신 시기와 그 무렵 아침 시리얼을 먹을 가능성이 높다고 주장했습니다. |
| 제 코호트 중 2명과 저는 이것을 보고 데이터를 요청했습니다. 우리는 데이터를 얻은 다음 첫 번째 논문에 대한 반대 의견을 발표했습니다. 곡물로 유발된 성별 선택은 다중 테스트 위양성일 가능성이 가장 높습니다. |
| 수태 직전...예상 수태, 수태 직전. 그리고 각각의 설문지에는 131개의 식품이 있었고, 총 262개의 통계적 테스트가 있었습니다. |
| 이러한 테스트에 대한 P 값을 계산하고 가장 작은 것부터 가장 큰 것 순으로 순위를 매기고 정수에 대해 플롯합니다(하단의 순위). |
| 꽤 좋은 45도 선처럼 보이는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 우리는 균일 분포를 찾고 있습니다. 이제 그들의 주장은 그것의 왼쪽 아래에서 왔습니다. 그리고 그들은 말하길, 음, 여기 작은 P-값이 있습니다. 작은 P 값은 시리얼을 먹으면...아침 시리얼이 |
| 소년 아기. |
| 꽤 분명히 통계적 거짓 긍정입니다. |
| P-값 플롯. 그래서 우리는 P-값 도표를 많이 사용할 것입니다. 왼쪽에는 가능한 참 귀무 가설에 대한 P-값 그림이 있습니다. |
| 노인의 장기 운동 훈련은 사망이나 사망 위험으로 이어지지 않습니다. 오른쪽에는 흡연과 폐암이 있습니다. |
| 그리고 페이지 전체에 걸쳐 거의 0에 가깝게 추적하는 전체 P-값과 오른쪽에 몇 개의 낙오자가 있는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 이 오른쪽 그림은 실제 효과에 대한 증거이고 왼쪽 그림은 효과가 없는 귀무 가설의 지지입니다. |
| 이 강의를 진행하는 동안 메타 분석을 사용할 것이기 때문에 메타 분석에 대해 이야기해 보겠습니다. 왼쪽에 깔때기가 있고 깔때기로 떨어지는 많은 종이가 있습니다. |
| 전염병 학자 또는 메타 분석을 수행하는 사람은 고품질 논문이라고 생각하는 것을 선택하고 추가 분석에 사용합니다. 오른쪽에는 ... 종류가 있습니다. |
| 증거 계층. 많은 연구에 대한 메타 분석이 고려됩니다. |
| 높은 수준의 정보를 얻은 다음 맨 아래로, 전문가의 의견 등을 표시합니다. 피라미드 위로 올라갈수록 |
| 사람들은 증거가 더 낫다고 주장합니다. |
| 우리는 두 가지 예시적인 메타 분석 논문을 살펴볼 것입니다. 첫 번째 논문은 Orellano의 논문입니다. |
| 산화질소, 오존, |
| 작은 입자 등. 그리고 그것은 ...전역에서 데이터를 수집했습니다. |
| 세계, 그리고 이것은 후원 |
| WHO, 그래서 이것은 고품질 자금 지원, 고품질 논문입니다. |
| 그리고 그것은 메타 분석입니다. 해당 메타 분석의 주장이 유효한지 확인할 것입니다. |
| 맨 아래는 정말 웃겼습니다. 적색육 및 가공육 소비 패턴 및 기본적으로 폐암 및 심장마비 위험. |
| 영양 문헌에는 붉은 고기를 먹으면 안 된다는 문헌이 많이 있습니다. 우리는 그것이 ... 그것이 의미가 있는지 볼 것입니다. |
| 돌아가서 퍼즐 부분을 살펴본 다음 서로 어떻게 맞는지 봅시다. |
| 우리는 공개 문헌을 통해 대부분의 주장이 복제되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이것을 과학의 위기라고 합니다. P-hacking이 문제입니다. P-hacking은 이것을 시도하고 또 시도한 다음 .05보다 작은 P 값을 찾으면 많은 테스트를 실행합니다. |
| 논문을 쓸 수 있습니다. |
| 우리는 기본적으로 P-hacking인 사람들을 잡기 위해 메타 분석과 P-value 플롯을 사용할 것입니다. 저는 P-hacking을 통계를 이용한 일종의 속임수라고 부릅니다. |
| 다른 사람들은 알다시피 거의 ... 조금 다르게 설명했습니다. 우리는 JMP 추가 기능을 사용할 것입니다. 이 JMP 추가 기능은 Paul Fogle이 작성했습니다. |
| 또한 메타 분석 문서로 시작하여 빠르고 쉽게 P-값 플롯을 생성할 수 있습니다. 또한 Fisher의 P-값 결합에 대해 설명하고 다음을 수행합니다. |
| JMP에서 나오는 양방향 플롯을 가져와서 왼쪽과 오른쪽 여백이 더...더 매력적이도록 정리하는 작은 스크립트가 있습니다. |
| 대기 오염에 장기간 노출되고 |
| 천식을 유발한다고 합니다. 왼쪽에는 트리 다이어그램이라는 것이 있습니다. 그게... |
| 그것은 일종의 크리스마스 트리처럼 보입니다. |
| 평균 값은 점으로 주어지고 신뢰 한계는 양쪽에서 나가는 수염입니다. 왼쪽은 이 저자들이 선택한 논문의 이름입니다... 오른쪽은 이 저자들이 선택한 논문입니다. |
| 위험 비율과 신뢰 한계. 이제 종종 위험 비율과 신뢰 한계를 긁어내어 |
| JMP 데이터 세트이므로 오른쪽에 JMP 데이터 세트가 표시됩니다. |
| 이제 P-값 플롯입니다. |
| Paul Fogle이 작성한 것은 이러한 위험 비율과 P... 및 신뢰 한계를 P 값으로 변환할 것입니다. |
| 여기에서 완료되었음을 알 수 있습니다. |
| 신뢰 한계는 표준 오차를 줄 수 있습니다. |
| 위험 비율과 표준 오차를 사용하여 Z 통계를 계산할 수 있습니다. 그런 다음 Z 통계를 취하고 P 값을 얻을 수 있습니다. 여기 오른쪽에서 JMP에서 몇 번의 클릭으로 수행하는 것처럼 P-값 플롯이 나오는 것을 볼 수 있습니다. |
| 여기 다시 왼쪽에 대략적인 P-값 플롯이 있고 오른쪽에 작은 스크립트를 사용한 후 0선을 추가하고 .05에 대한 점선을 추가하고 정리하고 확장합니다. 숫자 |
| X 및 Y 축. 그래서 우리는 지금 그것을 보고 그 일에 있었던 모든 연구를 판단할 수 있습니다. 그러나 우리는 다소 이상한 것을 봅니다. 우리는 |
| 이 모든 것에는 .05 미만의 몇 가지 P 값이 있고 그 다음에는 많은 P 값이 올라가므로 모호한 상황이 발생합니다. |
| 일부 P 값은 주장이 정확한 것처럼 보이고 다른 일부는 단순히 무작위 결과처럼 보입니다. |
| Fisher의 P-값 결합을 살펴보겠습니다. 왼쪽에는 공식이 있습니다. P 값을 취하고 자연 로그를 취하여 곱하여 -2를 구합니다. |
| 그리고 그것은 당신에게 Chi 제곱을 줍니다. 당신은 테이블에서 제곱된 Chi를 찾습니다. 그래서 이것은...이 메타 분석, 우리는 P-값을 가지고 있습니다. P 값 아래에는 -2ln이 있으며 합계에 실질적으로 추가되는 작은 P 값이 거의 없음을 알 수 있습니다. |
| 조금만 생각해보면 합계는 모든 합계와 같으며 조작된 이상값의 영향을 받습니다... 균형을 상당히 이동시킵니다. |
| 따라서 소수의 작은 P 값(.0033, .0073)이 카이 제곱의 합계에 극적으로 추가됩니다. 사실 합산은 강력하지 않습니다. 하나의 이상값...극단적인 이상값은 전체...전체 방정식을 뒤집을 수 있습니다. |
| 이제 P-hacking은 작은 P-값으로 이어질 수 있으며 또한, |
| 과학자들은 연구 결과가 중요하지 않으면 출판조차 하지 않는 경우가 많습니다. |
| 그리고 그들이 중요한 것을 발견하면 일반적으로 그렇게 할 것입니다. 그래서 출판 편향이 있습니다. 전체 문헌에는 작은 P-값이 흩어져 있습니다. |
| 그리고 이것은 아마도...그것은 빙산의 일각입니다. 빙산 아래에는 일어날 수 있는 모든 출판물이 있지만 통계적으로 유의하지는 않았습니다. |
| 이제 대기오염 연구에 대해 알아보겠습니다. 2012년 무스타픽 |
| JAMA에 논문을 발표하고 6가지 대표적인 대기 오염을 조사했습니다. |
| 일산화탄소, 아산화질소, 작은 입자(즉 PM 2.5), 이산화황 등 |
| 이 P-값 플롯을 보면 모두 본질적으로 하키 스틱처럼 보입니다. .05보다 작은 P-값이 많이 있습니다. |
| 그러나 45도 선을 따라 올라가는 상당한 수의 P 값이 있으며 이는 효과가 없음을 나타냅니다. |
| 우리는 혼합물을 보고 있다고 주장하고 있습니다. 우리는 중요한 연구와 중요하지 않은 연구의 혼합을 보고 있습니다. |
| 그리고 우리는 중요한 연구가 주로 P-hacking에서 나온다고 주장합니다. 발생할 수 있는 다른 방법이 있지만 우리는 P-hacking이 문제라고 생각합니다. 여기에서 왼쪽을 보면, |
| 빨간색 상자에 중앙값을 지정합니다. |
| Mustafic의 논문에 있는 연구에서 수행할 수 있는 모델 또는 테스트의 집합입니다. |
| 우리는 수를 세었다 |
| 결과, 예측 변수 및 공변량을 모두 곱하면 검색 공간이라고 하는 중앙값 검색 공간이 12,288입니다. |
| 이는 평균적으로 저자가 12...중간값에 .05 미만의 P 값을 얻을 기회가 12,000번 있다는 것을 의미합니다. 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있는 상당한 여유가 있었습니다. |
| 우리는 영양 연구를 위해 여기에서 간단한 계산을 살펴볼 것입니다. 여기 15개의 연구가 있습니다. 저자 또는 논문의 첫 번째 저자. |
| 그런 다음 상단에는 결과, 예측 변수, 공변량, 테스트, 모델 및 검색 공간이 표시됩니다. 결과, 예를 들어 Dixon과 같은 3가지 건강 결과를 보고 51개 |
| 그들의 연구에서 식품, 그것은...그것들이 예측변수가 될 것입니다. 이제 공변량을 사용하면 |
| 검색 공간에 상당히 추가됩니다. Dixon은 이론적으로 2천만 개의 분석을 할 수 있었습니다. |
| 그리고 검색 공간 열을 아래로 살펴보면 수행할 수 있는 상당한 수의 분석을 볼 수 있습니다. |
| 영양 연구는 코호트와 함께 수행되었습니다. 코호트(cohort)는 수집된 사람들의 그룹이며, |
| 처음에는 질문으로 측정되고 시간이 지남에 따라 기다렸다가 건강에 미치는 영향을 살펴봅니다. |
| 이러한 각 집단에는 해당 집단이 사용하는 데이터 세트의 이름이 있습니다. |
| 그리고 집단이 모이면 수많은 질문을 하는 데 사용할 수 있습니다. |
| 만약에 |
| 이러한 질문 중 하나에 대한 P-값이 유의하게 나옵니다. |
| 그리고 그들은 논문을 쓸 수 있다고 느끼며, 꽤 자주 그렇게 합니다. |
| 따라서 마지막 두 열에서 논문 수를 확인합니다. |
| 발생할 수 있습니다. 더군다나... 우리는 Google Scholar를 사용했고 실제로 확인했습니다. 이것은 문헌에 나타난 논문의 수입니다. |
| 이 코호트 각각과 관련이 있습니다. 나는 우리가 이 논문들을 많이 보았고 이 논문들 중 어느 것도 다중 테스팅이나 다중 모델링에 대한 조정이 없다는 것을 덧붙일 것입니다. |
| 영양 역학, 환경 역학, 그것들은 우리가 여기서 이야기한 것들입니다. 영양역학은 설문지, 음식 빈도 설문지(FFQ)를 사용합니다. |
| FFQ에서는 몇 가지 음식을 먹을 수 있습니다. |
| 처음에는 61가지 식품으로 시작했고 800가지 식품이 있는 FFQ 연구를 보았습니다. 나는 그 설문지를 작성하는 사람이 되고 싶지 않습니다. |
| 그러나 시간이 지남에 따라 FFQ를 사용하는 논문의 수가 여기에 나와 있습니다. |
| 1985년부터...이 기술은 1986년에 발명되었습니다... 1985년 이후로 74,000개의 FFQ 논문이 있었고 우리가 그것들을 살펴보았을 때 이 논문 중 어느 것도 다중 테스트에 맞게 조정되지 않았으며 모두 상당히 큰 통계 검색 공간을 가지고 있었습니다. . |
| 환경 역학, 나는 단순히 논문 제목에 "대기 오염"이라는 단어로 구글 검색을 했다. |
| 그리고 여기에서 우리는 시간이 지남에 따라 대기 오염에 대해 28-29,000개의 논문이 작성되었음을 알 수 있습니다. |
| 내가 아는 한, 많은 검색을 기반으로 이러한 문서 중 어느 것도 다중 테스트 또는 다중 모델링에 적합하지 않으며 이 모든 문서는 크기가 크고...본질적으로 이 모든 문서에는 매우 큰 검색 공간이 있습니다. |
| 메타분석은 체계적 리뷰(systematic review)와 메타분석(meta analysis)이라는 이름으로 최근 2005년부터 |
| 저널은 |
| 논문 제목에 그 용어를 사용했습니다. 그래서 2005년부터 논문제목에 '체계적 리뷰'와 '메타분석'이라는 단어가 나오느냐고 물었더니 1년에 1,500편 정도의 낮은 수준에서 시작했음을 알 수 있다. |
| 그 5년 동안 그리고 마침내 2021년에 1,500편의 논문이 발표되었습니다. |
| 총 27,000건의 논문이 나왔으므로 이것은 가내 산업입니다. 이 논문은 비교적 쉽게 나올 수 있습니다. |
| 종종 중국에서 10명 또는 5명에서 15명으로 구성된 팀은 일주일에 하나의 메타 분석을 수행할 수 있습니다. |
| 그리고 그들의 급여는 얼마나 많은 논문을 출판했는지 등에 따라 평가됩니다. |
| 내가 아는 한, 이것들은 모두... 이 연구의 절반은 관찰 연구이고 절반은... 무작위 임상 시험에서 나온 것입니다. |
| 사실상 이들 중 어느 것도 그리고 우리가 지금까지 본 모든 것에서 특히 관찰 연구에서 이 하키 스틱 모양을 가지고 있지 않습니다. 마치 작은 P-값이 있고 완전히 무작위. |
| 나는 모든...본질적으로 이 모든 연구들이 당신의 세금이나 누군가의 세금으로 자금을 조달한다고 말할 것입니다. 그들은 공공 지갑에서 매우 아낌없이 자금을 조달하고 있습니다. 그것을 말하는 한 가지 방법입니다. |
| 많은 주장이 통계적 근거가 없습니다. 기본 문서는 다중 테스트 및 다중 모델링에 대해 수정되지 않습니다. 기본 논문에는 큰 분석 검색 공간이 있습니다. |
| 그리고 우리는 환경 역학 및 영양 역학에서 대부분의 사람들이 증거에 근거하여 신뢰할 수 없다고 말하는 예를 보았습니다. |
| 나는 또 다른 사람들이 말하길, 우리는 과학 및 통계적 재앙과 메타 분석 및 P-값 플롯의 사용을 가지고 있습니다. 이러한 주장은 사실인지 아닌지 확인할 수 있습니다. |
| 여기에 스모그의 네 가지 상황이 있습니다. 왼쪽 위는 1952년 런던입니다. |
| 오른쪽은 로스앤젤레스 1948입니다. |
| 왼쪽 아래는 싱가포르이고 잘 모르겠습니다...정확한 연도는 기억나지 않습니다. 그리고 베이징이 있습니다. 그것들은 최근의 것입니다. |
| 런던 안개의 경우 사망...일일 사망 및 모든 것에 대한 통계 분석에 따르면 1952년 런던에서 3~4일 동안 4,000명 이상의 사망자가 발생했습니다. 그것은 살인범이 무엇인지에 대한 전염병학자의 관심을 불러일으켰습니다. |
| 다른 세 개의 슬라이드 또는 다른 세 개의 사진에는 해당 기간 동안 사망자가 증가했다고 보고된 바가 없습니다. |
| 더 울리는 것은 런던에서 그들이 석탄을 태우고 있었다는 것입니다. |
| 난방 및 기타 모든 것. 온도 역전 현상이 있었고 공기 중의 산이 입자에 의해 폐 하부로 옮겨져 감수성이 있는 사람들(보통 늙고 허약한 사람들)이 더 많이 사망했지만 지금은 그렇지 않다는 주장이 있습니다. |
| 세계 각국. 전 세계적으로 온갖 종류의 오염이 있고 그와 관련된 사망률이 급증하는 것을 볼 수 없습니다. |
| 사기? ㅋ. 저는 사기를 좋아합니다. |
| 사기입니까? 대기 오염은 죽입니다. 예를 들어 커피를 마시면 췌장암에 걸릴 가능성이 높다는 FFQ 연구의 주장이 있습니다. 그것은 아마도 사실이 아닌 주장 중 하나입니다. |
| 자연 수준의 오존, 죽이나요? 그것도 사실이 아니라고 생각합니다. 환경 에스트로겐. 관찰 연구를 사용한 메타 분석에서 나온 모든 주장. |
| 공공 문헌의 증거는 일반적으로 대학에서 나온 모든 과학 주장의 80%가 무작위 임상 시험과 같이 엄격하게 테스트되었을 때 복제에 실패했다는 사실을 명심하십시오. |
| 감정과 공포. 실제 정치의 전체 목표는 끝없는 일련의 홉고블린으로 인구를 위협하여 인구를 위협하고 겁에 질리게 하여 안전한 곳으로 인도하는 것입니다. |
| 피해자를 능숙하게 설득하거나 교묘하게 조작하는 ...과 관련된 플림 플램, 속임수, 자신감 게임. 그래서 HL 1930년대 Mencken은 실천적 정치는 대체로 공포정치라고 말했다. |
| 우리는 이 강연에서 이것의 저자들과 함께 마무리합니다. 저는 Stan Young이고 genetree@bellsouth.net으로 연락할 수 있습니다. Warren Kindzierski는 캐나다 전염병학자이며 지난 몇 년 동안 저와 매우 긴밀하게 협력하여 |
| 오늘 여기에서 본 것을 기반으로 합니다. Paul Fogel은 매우 흥미로운 통계학자이며 파리에 거주하며 |
| 사용할 수 있는 추가 기능 및 스크립트. 스크립트를 사용하면 1시간 이내에 메타 분석에서 평가로 이동할 수 있습니다. |
| 저는 National Association of Scholars 보고서인 Shifting Sands Report 1을 추천하고 싶습니다. 이 URL을 통해 이동할 수 있습니다. |
| 이 보고서는 길고 복잡하지만 공기의 질과 건강에 미치는 영향에 대해 이야기하는 단순하고 단순한 통계 보고서입니다. |
| 그리고 이를 통해 다음과 같은 주장을 펼칠 것입니다. 이 영상을 보고 있는 누군가가 무슨 일이 일어나고 있는지 시험해보고 싶다면 JMP에 대한 스크립트와 추가 기능을 제공하고 도움도 드리겠습니다. |
| 메타 분석의 특정 분석을 보고 해석하십시오. 그래서 저는 그만하고 어떤 질문에도 대답할 준비가 되어 있습니다. 고맙습니다. |
