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项目更新时间：20201114
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视野开拓
另一种获得统计显著性的方法是利用数据发现理论。统计检验的假设是，研究人员首先提出一种理论，然后收集数据，以检验这种理论，然后汇报结果——这种结果可能具有统计显著性，也可能不具有显著性。许多人颠倒了这种程序，他们仔细研究数据，以发现某种模式，然后编造出符合这种模式的理论。在数据中搜寻模式的过程令人愉快，而且激动人心，就像玩数独或者解决神秘谋杀案一样。这些人从各个角度考察数据，将数据分解成基于性别、年龄和种族的类别，丢掉妨碍模式的数据，寻找任何有趣的现象。当他们发现某种模式时，他们开始思考其中的原因。 当研究人员钻研数据、寻找模式时，他们会进行数百次显性或隐性检验。你可以站在他们的立场上进行考虑。首先，你将数据作为一个整体进行考察。然后，你分别查看男性和女性的数据。接着，你将儿童和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年、成年人和老年人的数据区分开。接着，你尝试不同的年龄界限。你将老年人的范围设置为 65 岁以上。当这种做法失败时，你将这个数字调整为 55 岁、60 岁、70 岁或者 75 岁。最终，你总会发现某种模式。即使研究人员不对数据的每一种排列进行正式的统计检验，他们也可以进行非正式检验，即寻找看上去具有统计显著性的数据排列。如果我们知道研究人员在公布结果之前以一百种不同的方式对数据进行了考察，我们一定会抱着怀疑的态度看待这些结果。 这些做法——选择性报告和数据搜刮——被称为数据挖掘。通过数据挖掘发现的统计显著性只能体现出研究人员的耐心。在独立检验证实或拒绝结论之前，我们无法判断某种数据挖掘马拉松到底证明了某种实用理论的有效性还是研究人员坚定的毅力。不过，通常情况下，这类检验并不会被人验证。毕竟，你无法通过证实他人的研究而成为明星；所以，为什么不把时间用于发现新理论呢？因此，通过数据挖掘得出的理论看上去很安全，既不会受到检验，也...-《简单统计学》
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