스피커 | 성적 증명서 |
| 스탠 영 | ㅋ. |
| 사라 다우드 | 당신을 허용합니다. |
| 스탠 영 | 지금 모든 것을보십시오. |
| 알았어, 아냐, 옆에서 슬라이드를 굴릴까? |
| 사라 다우드 | 응, 응, 일반적인 회의처럼 말이야. |
| 자, 알았어, 잘 됐는지 확인하고 상황이 가까운지 확인하자 알았어, 녹화 중이야. 해야 할 일이 있어서 카메라를 끄고 그 다음에는. |
| 좋아요. |
| 스탠 영 | 전체 화면을 만들려면 이제 정렬만 하면 됩니다. |
| 두 번째로 그렇게 하는 방법. |
| 사라 다우드 | 그것은 34%에 대한 그들의 행동에 대한 메모가 적혀 있는 바닥과 같은 것입니다. |
| 보트 아래로 네, 그 사람의 반대편에 있는 나쁜 점에 대해 죄송합니다. |
| 하나, 응, 그 사람. |
| 스탠 영 | ㅋ. |
| 사라 다우드 | 당신이 가세요, 제 말은 제가 가겠습니다. 잠시 후에 시작하겠습니다. 하지만 저는 제 자신을 만날 것입니다. 시작하기 전에 질문이 있으신가요? |
| 스탠 영 | 아니면 슬라이드와 함께 저를 녹음하실 건가요? |
| 사라 다우드 | 응, 응, 그 사람들이 너한테 그걸 갖고 있냐고 물어봤어. |
| 카메라는 여기 위에 있어요. |
| 그 이상은 괜찮습니다. |
| 오른쪽. |
| 괜찮은. |
| 스탠 영 | 나는 갈 준비가 되어 있다. |
| 사라 다우드 | 저는 음소거하겠습니다. 질문이 있거나 중단해야 할 경우 알려주세요. 그렇지 않으면 알려드리겠습니다. |
| 스탠 영 | 가다. |
| 오늘은 여러 연구의 평가를 위한 JMP 추가 기능과 스크립트를 소개하겠습니다. 또는 이것을 P-해커, 통계를 속이는 사람들을 잡는 방법, 또는 대부분의 과학 주장이 잘못된 이유라고 부를 수 있습니다. |
| 먼저 퍼즐 부분과 그 부분들이 어떻게 결합되는지 설명하겠습니다. 대부분의 주장은 실제로 복제에 실패합니다. 이것은 과학적인 주장입니다. |
| 저와 공동저자들은 이것이 p-해킹에 의한 것이며 심각한 문제라고 주장하고 있습니다. 이들을 잡기 위해 메타 분석과 P값 플롯을 사용할 것이므로 사기꾼을 잡는 방법은 다음과 같습니다. |
| JMP 추가 기능과 스크립트는 위험 비율과 신뢰 한계의 P 값입니다. 메타 분석에서 나온 것입니다. |
| 그리고 Fisher는 메타 분석 기술과 유사한 고대 기술인 P-값을 결합합니다. 그런 다음 p-값 플롯을 제시하고 이를 정리하여 표시 가능한 작은 스크립트로 만듭니다. |
| 그림. |
| 글쎄, 우리는 하늘에 토끼를 봅니다. 하늘에는 구름이 많이 떠 있는데, 날씨 좋은 날 밖에 앉아서 주위를 둘러보면 아마도 토끼를 발견할 수 있을 것입니다. |
| 그래서 이것은 무작위 사건입니다. 물론 토끼가 실제로 하늘에 있는 것은 아닙니다. |
| Gelman과 Loken은 실제로 작은 기사를 발표하고 과학의 통계적 위기에 대해 말했습니다. 그래서 사람들은 통계를 잘못 사용하고 있다고 말하며 이것이 오늘 우리가 이야기할 내용입니다. |
| 역학 실험을 해보자. |
| 빨간색, 흰색, 파란색의 10면체 주사위가 있습니다. 숫자가 됩니다(이 특별한 경우에는 .046). 실제로 우리 눈앞에서 이런 일이 일어나는 것을 지켜봅시다. |
| 이제 P-값이 생겼습니다. 무작위입니다. 당신이 직접 했어요. 너무 재미있으니 한 번 더 해보면 어떨까요? |
| 빨강 하양, |
| 그리고 파란색. |
| 이제 60번을 하면 여기 표를 채울 수 있습니다. 이것은 10면체 주사위를 이용한 시뮬레이션입니다. 그리고 4개의 열과 15개의 행에서 P-값을 볼 수 있습니다. 그래서 그것은 60개의 P-값입니다. 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 일이 있습니다. 그녀는 .05 미만의 P-값이 3개 있었습니다. 여기에 동그라미가 표시되어 있습니다. 그리고 역학자 실험을 진행하는 것은 매우 쉽습니다. |
| 제 아내 Pat도 할 수 있고 그녀는 주사위 굴리기와 좋은 이야기 회전을 기반으로 쓸 수 있는 세 가지 잠재적인 논문을 가지고 있습니다. |
| P-값에는 기대값이 붙어 있습니다. 오른쪽에는 .004, .016, .012의 P 값이 있습니다. 각 P-값에는 정규 편차가 첨부됩니다. 내 .004의 표준 편차가 2.9 등임을 알 수 있습니다. 그리고 왼쪽에는 |
| 표본 크기, 예상 편차, 가장 작은 P-값에 대한 예상 P-값, 그리고 편차입니다. 그러니까 400이 있다면 |
| 우리가 보고 있는 질문에서 예상되는 P-값은 .00487이고 편차는 2.968입니다. 이제 기본 실험에서 메타 분석 계산으로 전달되는 것은 이러한 편차이며, 계속 진행하면서 이를 보게 될 것입니다. |
| 역학에 관한 주장 중 몇 개가 사실인가요? 나는 2011년에 논문을 발표했고 관찰 연구에서 제기된 주장을 받아들였습니다. |
| 그리고 관찰 연구의 각 주장에 대해 정확히 동일한 질문을 살펴본 무작위 임상 시험을 발견했습니다. 따라서 12개 연구에는 |
| 52개의 주장을 만들고 테스트할 수 있습니다. |
| 긍정적인 열을 보면 52개의 주장 중 올바른 방향으로 복제된 주장은 0개입니다. |
| 그래서 역학자들은 그들의 주장에 있어서 52대 0을 기록했습니다. 실제로 통계적으로 유의미한 5개의 주장이 있었지만 관찰 연구에서 주장된 것과 반대 방향이었습니다. |
| 우리는 |
| 미친 질문. 시리얼이 인간의 성별을 결정하나요? 그렇다면 아침 시리얼을 먹으면 남자 아기를 가질 확률이 더 높나요? 글쎄, 그것이 첫 번째 논문에서 말한 것입니다. |
| 이 논문은 최고의 생물학 저널인 Royal Society B에 게재되었습니다. 그래서 이 세 명의 공동 저자는 아침에 시리얼을 먹으면 남자 아이를 낳을 가능성이 더 높고, 임신 당시나 그 즈음에 아침 시리얼을 먹을 가능성이 더 높다고 주장했습니다. |
| 제 동료 두 명과 저는 이것을 보고 데이터를 요청했습니다. 우리는 데이터를 얻은 후 첫 번째 논문에 대한 반론을 발표했습니다. 즉, 시리얼로 인한 성별 선택은 다중 테스트에서 위양성일 가능성이 높습니다. |
| 임신 직전…임신 예정 시점, 그리고 임신 직전. 그리고 각 설문지에는 131개의 식품이 포함되어 총 262개의 통계 테스트가 이루어졌습니다. |
| 해당 테스트에 대한 P-값을 계산하고 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 순위를 매기고 정수에 대해 플롯합니다(하단의 순위). |
| 꽤 좋은 45도 선이 보입니다. 그래서 우리는 균일한 분포를 보고 있습니다. 이제 그들의 주장은 그것의 왼쪽 아래에서 나왔고 그들은 말했습니다. 음, 여기에 작은 P-값이 있습니다. 작은 P-값은 시리얼을 먹는 것을 의미합니다...아침 시리얼은 더 많은 결과를 가져올 것입니다. |
| 소년 아기. |
| 확실히 통계적인 거짓 긍정입니다. |
| P-값 도표. 그래서 우리는 P-값 플롯을 많이 사용할 것입니다. 왼쪽에는 참일 가능성이 있는 귀무 가설에 대한 P-값 도표가 있습니다. |
| 노인의 장기간 운동 훈련은 사망이나 사망 위험으로 이어지지 않습니다. 오른쪽에는 흡연과 폐암이 있습니다. |
| 그리고 우리는 페이지 전체에 걸쳐 거의 0에 가깝게 추적하는 전체 P-값 뗏목과 오른쪽 위로 몇 개의 낙오자를 볼 수 있습니다. 따라서 이 오른쪽 그림은 실제 효과에 대한 증거이고 왼쪽 그림은 효과가 없는 귀무 가설을 뒷받침하는 것입니다. |
| 이 강의를 진행하는 동안 메타 분석을 사용할 것이기 때문에 메타 분석에 대해 이야기해 보겠습니다. 왼쪽에는 깔때기가 보이고 많은 종이가 깔때기로 떨어지는 것을 볼 수 있습니다. |
| 역학자 또는 메타 분석을 수행하는 사람은 고품질 논문이라고 생각되는 논문을 선택하고 이를 추가 분석에 사용합니다. 오른쪽에는... 일종의 |
| 증거 계층. 많은 연구에 대한 메타 분석이 고려됩니다. |
| 높은 수준의 정보를 표시하고 맨 아래에는 전문가 의견 등을 표시합니다. 그래서 피라미드 위로 올라갈수록 |
| 사람들은 증거가 더 낫다고 주장합니다. |
| 두 가지 메타 분석 논문의 예를 살펴보겠습니다. 첫 번째 논문은 Orellano의 논문입니다. |
| 산화질소, 오존, |
| 작은 입자 등. 그리고 전 세계에서 데이터를 수집했습니다. |
| 세계의 후원을 받은 것입니다. |
| WHO, 이것은 고품질 자금 지원, 고품질 종이입니다. |
| 그리고 그것은 메타 분석입니다. 우리는 메타 분석의 주장이 유효한지 알아볼 것입니다. |
| 맨밑은 진짜 웃겼는데 적색육 및 가공육 소비 패턴과 기본적으로 폐암 및 심장마비 위험. |
| 영양 관련 문헌에는 실제로 붉은 고기를 먹어서는 안 된다고 말하는 문헌이 많이 있습니다. 우리는 그것이 말이 되는지 알아볼 것입니다. |
| 돌아가서 퍼즐 부분을 살펴보고 서로 어떻게 맞는지 살펴보겠습니다. |
| 우리는 공개 문헌을 통해 대부분의 주장이 복제되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이것을 과학의 위기라고 부릅니다. P-해킹이 문제다. P-해킹은 이것저것 시도하면서 많은 테스트를 실행하고 있으며, P값이 0.05보다 작은 것을 발견하면, |
| 논문을 쓰시면 됩니다. |
| 우리는 기본적으로 P-해킹을 하는 사람들을 잡기 위해 메타 분석과 P-값 플롯을 사용할 것입니다. 저는 P-해킹을 일종의 통계 부정행위라고 부릅니다. |
| 다른 사람들은, 아시다시피, 조금... 조금 다르게 설명했습니다. 우리는 JMP 추가 기능을 사용할 것입니다. 이러한 JMP 추가 기능은 Paul Fogle이 작성했습니다. |
| 그리고 이를 통해 메타 분석 문서부터 시작하여 P값 플롯을 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다. 또한 Fisher의 P-값 결합에 대해 설명하고... |
| JMP에서 나오는 양방향 플롯을 가져와서 정리하여 왼쪽과 오른쪽 여백이 더...더 매력적이도록 하는 작은 스크립트가 있습니다. |
| 대기 오염에 대한 장기간의 노출은 다음과 같습니다. |
| 천식을 일으킨다고 합니다. 왼쪽에는 트리 다이어그램이라는 것이 있습니다. 그게... |
| 그것은 일종의 크리스마스 트리처럼 보입니다. |
| 평균값은 점으로 표시되고 신뢰한계는 양쪽에 나오는 수염입니다. 왼쪽은 논문명... 이 저자들이 선정한 논문, 오른쪽은 논문명 |
| 위험 비율과 신뢰 한계. 이제 위험 비율과 신뢰 한계를 긁어내어 |
| JMP 데이터 세트이므로 오른쪽에 JMP 데이터 세트가 표시됩니다. |
| 이제 P-값 플롯입니다. |
| Paul Fogle이 작성한 것은 위험 비율과 P... 그리고 신뢰 한계를 P 값으로 변환할 것입니다. |
| 여기서 우리는 그것이 완료되었음을 알 수 있습니다. |
| 신뢰 한계는 표준 오류를 제공할 수 있습니다. |
| 위험 비율과 표준 오차를 사용하여 Z 통계량을 계산할 수 있습니다. 그런 다음 Z 통계를 사용하여 P 값을 얻을 수 있습니다. 여기 오른쪽에서는 JMP에서 몇 번의 클릭만으로 나타나는 P-값 도표를 볼 수 있습니다. |
| 여기 다시 왼쪽에는 대략적인 P-값 플롯이 있고 오른쪽에는 작은 스크립트를 사용한 후 0 선을 추가하고 .05에 점선을 추가한 다음 정리하고 확장합니다. 숫자 |
| X 및 Y 축. 그래서 우리는 지금 그 일에 관한 모든 연구를 보고 판단할 수 있지만 다소 이상한 점을 발견합니다. 우리는 |
| 이 모든 것에는 .05 미만의 P 값이 몇 개 있고 P 값이 많이 올라가므로 모호한 상황이 발생합니다. |
| P-값 중 일부는 주장이 올바른 것처럼 보이고 다른 일부는 단순히 무작위 결과인 것처럼 보입니다. |
| Fisher의 P-값 결합을 살펴보겠습니다. 왼쪽에는 공식이 있습니다. P-값을 취하고 자연 로그를 취하여 합산하여 -2를 곱합니다. |
| 그리고 그것은 당신에게 카이 제곱을 제공합니다. 당신은 표에서 카이의 제곱을 찾아봅니다. 그래서 이것은...이 메타 분석에는 P-값이 있습니다. P-값 아래에는 -2ln이 있으며 합계에 실질적으로 추가되는 작은 P-값이 거의 없음을 알 수 있습니다. |
| 조금만 생각해 보면 합계는 모든 합계와 같으며 이상치가 조작되어 균형이 상당히 바뀔 수 있습니다. |
| 따라서 소수의 작은 P-값(.0033, .0073)이 Chi 제곱의 합에 극적으로 추가됩니다. 실제로 합계는 견고하지 않습니다. 하나의 특이치... 극단적인 특이치가 전체... 전체 방정식에 영향을 줄 수 있습니다. |
| 이제 P-해킹은 작은 P-값으로 이어질 수 있다는 점을 명심하세요. |
| 과학자들은 연구 결과가 중요하지 않다면 출판조차 하지 않는 경우가 많습니다. |
| 그리고 그들이 중요한 것을 발견하면 일반적으로 그렇게 할 것입니다. 그래서 출판편향이 있는 거죠. 전체 문헌은 작은 P-값으로 가득 차 있습니다. |
| 그리고 이것은 아마도...그것은 빙산의 일각일 것입니다. 빙산 아래에는 일어날 수 있었던 모든 출판물이 있지만 통계적으로 유의미하지는 않았습니다. |
| 이제 대기 오염 연구를 살펴보겠습니다. 2012년의 머스타픽 |
| JAMA에 논문을 발표하고 6가지 전형적인 대기 오염을 살펴보았습니다. |
| 일산화탄소, 아산화질소, 작은 입자(PM 2.5), 이산화황 등 |
| 이러한 P-값 도표를 보면 모두 본질적으로 하키 스틱처럼 보입니다. .05보다 작은 P-값이 많이 있습니다. |
| 그러나 45도 선을 따라 올라가는 P-값이 상당히 많이 있는데, 이는 효과가 없음을 나타냅니다. |
| 우리는 혼합을 보고 있다고 주장하고 있습니다. 우리는 중요한 연구와 중요하지 않은 연구의 혼합을 보고 있습니다. |
| 그리고 우리는 중요한 연구가 주로 P-해킹에서 나왔다고 주장하고 있습니다. 발생할 수 있는 다른 방법이 있지만 우리는 P-해킹이 문제라고 생각합니다. 여기 왼쪽을 보시면, |
| 빨간색 상자에는 중앙값을 제공합니다. |
| Mustafic의 논문에 나온 연구에서 수행할 수 있는 모델이나 테스트에 대해 설명합니다. |
| 우리는 수를 세었다. |
| 결과, 예측변수, 공변량을 모두 곱하면 검색 공간이라고 부르는 중앙값이 검색 공간 중앙값이 12,288이 됩니다. |
| 이는 저자가 평균적으로 12번, 중앙값에서 .05 미만의 P-값을 얻을 수 있는 기회가 12,000번 있었다는 것을 의미합니다. 그들은 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있는 상당한 여유가 있었습니다. |
| 여기서는 영양 연구에 대한 간단한 계산을 살펴보겠습니다. 여기에 15개의 연구가 있습니다. 저자 또는 논문의 첫 번째 저자입니다. |
| 그런 다음 상단에는 결과, 예측 변수, 공변량, 테스트, 모델 및 검색 공간이 표시됩니다. 예를 들어 Dixon과 같은 세 가지 건강 결과를 본 결과는 51개였습니다. |
| 연구에 포함된 음식은...그것들이 예측 변수가 될 것입니다. 이제 공변량을 사용하면 |
| 이는 검색 공간에 실질적으로 추가됩니다. 그리고 보시다시피 딕슨은 이론적으로 그가 할 수 있는 분석이 2천만 건에 달했습니다. |
| 그리고 검색 공간 열을 살펴보면 수행할 수 있는 상당한 수의 가능한 분석을 볼 수 있습니다. |
| 영양 연구는 집단을 대상으로 수행되었습니다. 코호트는 집단으로 구성된 집단을 말하며, |
| 처음에는 질문으로 측정한 다음 시간이 지남에 따라 기다렸다가 건강에 미치는 영향을 살펴봅니다. |
| 이러한 각 코호트에는 해당 코호트가 사용하는 데이터 세트의 이름이 있습니다. |
| 그리고 일단 집단이 모이면 수많은 질문을 하는 데 사용될 수 있습니다. |
| 만약에 |
| 해당 질문 중 하나에 대한 P-값이 유의미한 것으로 나타남 |
| 그리고 그들은 논문을 쓸 수 있을 것 같은 느낌을 갖고 꽤 자주 그렇게 합니다. |
| 따라서 마지막 두 열에는 논문 수가 표시됩니다. |
| 그런 일이 일어날 수 있습니다. 게다가...저희는 Google Scholar를 사용해서 실제로 확인해 봤습니다. 그래서 이것은 문헌에 게재된 논문의 수입니다. |
| 각 코호트와 연관되어 있습니다. 우리가 이러한 많은 논문을 살펴봤지만 이 논문 중 어느 것도 다중 테스트나 다중 모델링에 대한 조정이 없다는 점을 덧붙일 것입니다. |
| 영양 역학, 환경 역학, 이것이 우리가 여기서 이야기한 것들입니다. 영양역학에서는 설문지인 음식빈도설문지(FFQ)를 사용합니다. |
| FFQ에서는 몇 가지 음식을 먹을 수 있습니다. |
| 처음에는 61가지 식품으로 시작했는데 800가지 식품이 있는 FFQ 연구를 본 적이 있습니다. 나는 그 설문지를 작성하는 사람이 되고 싶지 않습니다. |
| 그러나 여기에는 시간이 지남에 따라 FFQ를 사용하는 논문의 수가 나와 있습니다. |
| 1985년부터...1986년에 이 기술이 발명되었습니다...1985년부터 74,000개의 FFQ 논문이 있었고, 우리가 살펴본 바에 따르면 이 논문들 중 다중 테스트에 맞게 조정된 논문은 하나도 없었으며 모두 상당히 큰 통계 검색 공간을 가졌습니다. . |
| 환경 역학, 저는 논문 제목에 있는 "대기 오염"이라는 단어를 구글에서 검색했을 뿐입니다. |
| 여기서 우리는 시간이 지남에 따라 대기 오염에 관해 28-29,000개의 논문이 작성되었음을 알 수 있습니다. |
| 내가 아는 한, 많은 조사를 바탕으로 이 논문 중 어느 것도 다중 테스트 또는 다중 모델링에 적합하지 않으며 이 모든 논문은 크기가 큽니다... 본질적으로 이 모든 논문은 매우 큰 검색 공간을 가지고 있습니다. |
| 메타분석은 체계적 검토(Systematic Review), 메타분석(Meta Analysis)이라는 이름으로 통칭되며, 최근에는 2005년부터 |
| 저널에는 |
| 논문 제목에 해당 용어를 사용했습니다. 그래서 2005년부터 논문 제목에 '체계적 검토', '메타분석'이라는 단어가 나오느냐고 물었더니 연간 1,500편의 낮은 논문으로 시작했음을 알 수 있습니다. |
| 5년 동안 1,500편의 논문이 제출되었고 마침내 2021년에 |
| 총 27,000개의 논문이 있었으니 이것은 가내 산업입니다. 이 서류들은 비교적 쉽게 나올 수 있습니다. |
| 중국에서는 대개 10명, 5명에서 15명으로 구성된 팀이 일주일에 한 번 메타 분석을 수행할 수 있습니다. |
| 그리고 그들의 급여는 출판한 논문 수 등에 따라 평가됩니다. |
| 내가 아는 한, 이것들은 모두... 이 연구의 절반은 관찰 연구이고 나머지 절반은... 무작위 임상 시험에서 나온 것입니다. |
| 사실상 이들 중 어느 것도, 그리고 지금까지 우리가 살펴본 모든 것, 특히 관찰 연구에서는 작은 P-값이 있고 작은 P-값이 있는 것처럼 하키 스틱 모양을 갖지 않았습니다. 완전히 무작위입니다. |
| 본질적으로 이 모든 연구는 여러분의 세금이나 누군가의 세금으로 자금을 지원받는다고 말하고 싶습니다. 그들은 공공 자금으로 매우 넉넉한 자금을 지원받고 있다고 말하는 한 가지 방법입니다. |
| 많은 주장은 통계적 뒷받침이 없습니다. 기본 논문은 다중 테스트 및 다중 모델링에 대해 수정되지 않습니다. 기본 논문에는 대규모 분석 검색 공간이 있습니다. |
| 그리고 우리는 환경 역학과 영양 역학에서 대부분의 사람들이 증거에 근거하여 신뢰할 수 없는 사례를 보았습니다. |
| 저와 다른 사람들도 과학 및 통계적 재난이 발생했으며 메타 분석과 P-값 도표를 사용하면 이러한 주장이 사실인지 아닌지 확인할 수 있다고 말했습니다. |
| 여기에 스모그가 발생하는 네 가지 상황이 있습니다. 왼쪽 위는 1952년 런던 올림픽입니다. |
| 오른쪽은 로스앤젤레스 1948이다. |
| 왼쪽 아래가 싱가포르인데...정확한 연도는 기억나지 않습니다. 그리고 베이징이 있습니다. 그것들은 최근 것입니다. |
| 런던 안개의 경우, 사망에 대한 통계적 분석...일일 사망자 수 등 모든 것이 1952년 런던에서 3~4일 동안 4,000명 이상의 사망자가 발생했음을 나타냅니다. 그것은 살인자가 무엇인지에 대한 역학자의 관심을 불러 일으켰습니다. |
| 다른 세 장의 슬라이드 또는 다른 세 장의 사진에서는 해당 기간 동안 사망자가 증가한 것으로 보고되지 않았습니다. |
| 벨소리는 런던에서 석탄을 태우고 있다는 것입니다. |
| 난방 및 기타 모든 것. 온도 역전이 있었고 논쟁은 공기 중의 산이 입자에 의해 하부 폐로 운반되었으며 취약한 개인, 일반적으로 늙고 약한 사람들이 더 많은 수의 사망을 했다는 것입니다. 그러나 지금은 그런 일이 일어나지 않습니다. |
| 세계 각국. 전 세계에는 온갖 종류의 오염이 존재하며, 이와 관련된 사망률의 급증은 볼 수 없습니다. |
| 사기? ㅋ. 나는 사기를 좋아합니다. |
| 이게 사기인가요? 대기 오염으로 인해 사망합니다. 예를 들어, FFQ 연구에서 나온 주장에 따르면 커피를 마시면 췌장암에 걸릴 가능성이 더 높습니다. 그것은 아마도 사실이 아닐 수도 있는 주장 중 하나입니다. |
| 자연 수준의 오존이 사람을 죽이나요? 내 생각엔 그것도 사실이 아닌 것 같아. 환경 에스트로겐. 관찰 연구를 사용한 메타 분석에서 나온 모든 주장. |
| 공개 문헌의 증거는 대개 대학에서 나오는 과학 주장의 80%가 무작위 임상 시험과 같이 엄격한 테스트를 거쳤을 때 복제에 실패했다는 증거입니다. |
| 감정과 두려움. 실제 정치의 전체 목표는 끝없이 이어지는 홉고블린(모두 상상 속의 존재)으로 대중을 위협함으로써 대중을 위협하고, 겁을 주고, 따라서 안전을 보장받기 위해 떠들썩하게 만드는 것입니다. |
| 사기, 속임수, 피해자를 능숙하게 설득하거나 영리하게 조작하는 등의 신뢰 게임입니다. 그래서 HL 1930년대 멩켄은 실천정치가 대체로 공포정치라고 말했다. |
| 우리는 이 강연의 저자들에 대한 이야기를 마무리합니다. 저는 Stan Young이고 genetree@bellsouth.net으로 연락하실 수 있습니다. 워렌 킨지어스키(Warren Kindzierski)는 캐나다 역학자이며 그는 지난 몇 년간 나와 매우 긴밀하게 협력하여 다음과 같은 논문을 작성해 왔습니다. |
| 오늘 여기서 본 내용을 바탕으로 작성되었습니다. Paul Fogel은 매우 흥미로운 통계학자로 파리에 거주하며 |
| 우리가 사용할 수 있는 추가 기능 및 스크립트. 스크립트를 사용하면 메타 분석에서 평가까지 한 시간도 채 안 걸리는 시간에 완료할 수 있을 것입니다. |
| 저는 전국학자협회(National Association of Scholars) 보고서인 Shifting Sands Report 1을 추천하고 싶습니다. 이 URL을 통해 해당 페이지로 이동하실 수 있습니다. |
| 이 보고서는 길고 복잡하지만 대기 질과 건강에 미치는 영향에 대해 설명하는 간단하고 간단한 통계 보고서입니다. |
| 그리고 이를 통해 저는 다음과 같은 주장도 할 것입니다. 이 영상을 보고 있는 누군가가 무슨 일이 벌어지고 있는지 시험해 보고 싶다면 우리는 JMP에 대한 스크립트와 추가 기능을 제공할 것이며 심지어 도움을 드릴 것입니다. |
| 메타 분석의 특정 분석을 보고 해석하십시오. 그럼 이제 그만하고 어떤 질문에도 대답할 준비가 되어 있겠습니다. 감사합니다. |
