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gelman
Super intéressant
Graphe important. Quand l'effet est faible et que le bruit est important (donc quand la puissance est faible, ici de 0.06), se focaliser sur les effets significatifs conduit à des effets dont la magnitude est 9 fois plus importante que l'effet réel et qui ont une chance sur quatre d'avoir le mauvais signe.
En lien avec l'article précédent dans mon shaarli : plus une étude est caractérisée par du bruit, moins on peut avoir confiance dans les effets significatifs.
En lien avec l'article précédent dans mon shaarli : plus une étude est caractérisée par du bruit, moins on peut avoir confiance dans les effets significatifs.
"So, we’ve seen from statistical analysis that the “What does not kill my statistical significance makes it stronger” is a fallacy: Actually, the noisier the study, the less we learn from statistical significance."
Le truc, c'est que quand il y a beaucoup de bruit dans une étude, un résultat significatif tendra à indiquer un effet dont la magnitude tendra à être plus importante que l'effet réel, et dont le signe peut même aller dans le mauvais sens.
Le truc, c'est que quand il y a beaucoup de bruit dans une étude, un résultat significatif tendra à indiquer un effet dont la magnitude tendra à être plus importante que l'effet réel, et dont le signe peut même aller dans le mauvais sens.