Статистика и планирование эксперимента для непосвященных : как отучить статистику лгать

Содержание книги "Статистика и планирование эксперимента для непосвященных : как отучить статистику лгать"

Предисловие от издательства
Предисловие
ЧАСТЬ I. ПРИНЦИПЫ СТАТИСТИКИ
Глава 1. Основы теории вероятностей
1.1. Путаница вокруг простых понятий теории вероятностей: условные вероятности
1.1.1. Базовый сценарий
1.1.2. Второй тест
1.1.3. Еще пример: синдром Гийена–Барре
1.2. Недоразумения вокруг вероятностей: отношение шансов
1.2.1. Основные сведения об отношении шансов (ОШ)
1.2.2. Частичная информация и мир, полный болезней
Глава 2. Планирование эксперимента и основы статистики: теория обнаружения сигналов (ТОС)
2.1. Классический сценарий ТОС
2.2. ТОС и доля правильных ответов
2.3. Эмпирическая d'
Глава 3. Главная концепция статистики
3.1. Еще один способ оценки отношения сигнал–шум
3.2. Недостаточная выборка
3.2.1. Выборочное распределение среднего
3.2.2. Сравнение средних
3.2.3. Ошибки типа I и II
3.2.4. Ошибка типа I: p-значение связано с порогом
3.2.5. Ошибка типа II: подтверждения, пропуски
3.3. Резюме
3.4. Пример
3.5. Следствия, комментарии и парадоксы
Глава 4. Вариации на тему t-критерия
4.1. Немного терминологии
4.2. Стандартный подход: проверка нулевой гипотезы
4.3. Другие t-критерии
4.3.1. Одновыборочный t-критерий
4.3.2. t-критерий для зависимых выборок
4.3.3. Односторонние и двусторонние критерии
4.4. Предположения в основе t-критерия и их нарушения
4.4.1. Данные должны быть независимы и одинаково распределены
4.4.2. Распределения генеральной совокупности нормальные
4.4.3. Шкала зависимой переменной
4.4.4. Равные дисперсии генеральной совокупности
4.4.5. Фиксированный размер выборки
4.5. Непараметрический подход
4.6. Принципиальные основы статистических критериев
4.7. Что дальше?
ЧАСТЬ II. МНОЖЕСТВЕННАЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
Глава 5. Задача множественной проверки гипотез
5.1. Независимые проверки
5.2. Зависимые проверки
5.3. Сколько научных результатов неверно?
Глава 6. Дисперсионный анализ (ANOVA)
6.1. Однофакторный ANOVA с независимыми переменными
6.2. Логика ANOVA
6.3. О чем ANOVA говорит, а о чем нет: апостериорные критерии
6.4. Предположения
6.5. Пример вычисления для однофакторного ANOVA с независимыми переменными
6.5.1. Вычисление ANOVA
6.5.2. Апостериорные критерии
6.6. Размер эффекта
6.7. Двухфакторный ANOVA с независимыми переменными
6.8. ANOVA с повторными измерениями
Глава 7. Планирование эксперимента: подгонка модели, мощность и сложные планы
7.1. Подгонка модели
7.2. Мощность и размер выборки
7.2.1. Оптимизация плана
7.2.2. Вычисление мощности
7.3. Возможное снижение мощности при сложном плане эксперимента
Глава 8. Корреляция
8.1. Ковариация и корреляция
8.2. Проверка гипотез с помощью корреляции
8.3. Интерпретация корреляции
8.4. Размер эффекта
8.5. Сравнение с подгонкой модели, ANOVA и t-критерием
8.6. Предположения и подводные камни
8.7. Регрессия
ЧАСТЬ III. МЕТААНАЛИЗ И КРИЗИC НАУКИ
Глава 9. Метаанализ
9.1. Стандартизованные размеры эффектов
9.2. Метаанализ
Приложение. Стандартизованные размеры эффектов в более сложных случаях
Глава 10. Воспроизводимость
10.1. Кризис воспроизводимости
10.2. Тест избыточного успеха
10.3. Избыточный успех как следствие статистического смещения публикации
10.4. Избыточный успех как следствие необязательной остановки
10.5. Избыточный успех и теоретические утверждения
Глава 11. Величина избыточного успеха
11.1. При определении смещения возможны трудности
11.2. Насколько широко распространены эти проблемы?
11.3. Что происходит?
11.3.1. Непонимание воспроизводимости
11.3.2. Статистическое смещение публикации
11.3.3. Необязательная остановка
11.3.4. Выдвижение гипотез после того, как результаты стали известны
11.3.5. Гибкость анализа
11.3.6. Непонимание того, что такое предсказание
11.3.7. Небрежность и избирательная двойная проверка
Глава 12. Предлагаемые улучшения и нерешенные проблемы
12.1. Любой ли эксперимент следует публиковать?
12.2. Предварительное объявление
12.3. Альтернативные виды статистического анализа
12.4. Роль воспроизводимости
12.5. Упор на механизмы