연구자들은 가설을 형성하기 전에 기존 데이터 와 연구를 관찰하고 탐색 한 다음 그 가설을 검정하기 위해 데이터를 수집하는 데 시간 을 소비 해야한다는 것이 잘 알려져 있습니다 (널-가설 유의성 테스트 참조). 많은 기본 통계 책은 가설 이 선험적 으로 형성되어야하며 데이터 수집 후 변경 될 수 없다고 경고합니다 . 그렇지 않으면 방법론이 무효가됩니다.
나는 하나의 이유는 왜 관측 데이터에 맞게 가설을 변경하는 문제가 이해 때문에 때문에 가짜 데이터 유형 I 오류를 범할 큰 기회입니다,하지만 내 질문은 : 인 것으로 만 가는 다른 근본적인 문제가있는 이유 또는 낚시 원정에?
보너스 질문으로, 잠재적 함정에 자신을 노출시키지 않고 낚시 원정을 시작할 수있는 방법이 있습니까? 예를 들어 데이터가 충분하면 데이터의 절반에서 가설을 생성 한 다음 다른 절반을 사용하여 테스트 할 수 있습니까?
최신 정보
내 질문에 관심을 가져 주셔서 감사합니다. 그러나 답변과 의견은 주로 내가 배경 정보로 설정 한 것으로 생각 된 것을 목표로합니다. 나는이 있는지 알고 관심이 다른 이유는 왜 가짜 결과의 높은 가능성을 넘어 그것의 나쁜 와 같은 분할 데이터와 같은 방법, 가설 변화의 첫 번째가있는 경우 사후 하지만, 유형 I 오류의 증가를 피하는.
내 질문의 추진력을 반영하여 제목을 업데이트했습니다.
감사합니다. 혼란을 드려 죄송합니다.
7
이것을 읽으십시오 : people.psych.cornell.edu/~jec7/pcd%20pubs/simmonsetal11.pdf
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jona
과학적 방법의 본질은 가설을 세운 다음 이론이 될 수 있도록 위조하는 것입니다 (위조에 실패한 경우). 낚시 원정을 계속하는 것은 나중의 실험에서 위조 할만한 가설을 찾는 유효한 방법이지만 한 번에 가설을 위조하려고 할 수는 없습니다. 특히, 가설을 조정할 수 있다면 더 이상 위조하지 마십시오. 대신 조정하면 조정되지 않은 가설을 위조하고 새로운 가설을 형성하게됩니다.
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Wrzlprmft 2016 년
@ jona, 그것은 훌륭한 종이입니다. 나는 이미 Ioannidis와 Schooler의 논문을 읽었지만 Simmons 등 은 그 문제를 훌륭하게 보여줍니다.
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post-hoc
stat.columbia.edu/~gelman/research/published/multiple2f.pdf 에서 귀하의 질문과 관련이이 문서를 찾을 수 있는지 궁금합니다 . 그것은 정확히 같은 주제에 있지는 않지만 한 가지 측면을 다룹니다.
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a11msp
데이터로 인해 가설이 변경 될 수 있지만 새 가설을 확인하려면 처음부터 새 데이터 수집을 시작해야합니다.
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keshlam
