Wenn Sie den Fehlercode “wie man Fehler wirklich quantifiziert” erhält, wurden diese Hilfe und Ratschläge erstellt, um Ihnen dabei zu helfen Sie.

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In letzter Zeit wurden Methoden entwickelt, um die Kombination in Bezug auf verschiedene Verzerrungen und Vorurteile, die in epidemiologischen Studien gefunden wurden, zu quantifizieren.[14, 68< /a> ] Einfachere Versionen dieser Art von Methoden können verwendet werden, um die Kosten von Fehlern in Schätzungen zu reduzieren, und es ist kein Resampling erforderlich. Die folgende Analyse zeigt, wie diese Art von geändert werden kann (und implizit Gründe, warum dies immer getan werden sollte), wenn komplexere Konfigurationsbeispiele verwendet werden.

Ein einfacher Weg, Fehler in einfachen Statistiken zu quantifizieren

Ein schneller und einfacher Weg, um übertriebene Details zu vermeiden, ist sorgfältiges Runden, das Wissenschaftsteilnehmern beigebracht wird (und bei medizinischen Erfahrungen weitgehend ignoriert wird, während ein kurzer Bericht mit Lob in einem großartigen Lehrbuch der Epidemiologie zu finden ist [[< a aria-label="Referenz 9"#ref-CR9">9], Internet 51]) Diese Methode ist elementar (und bedeutet nicht, dass gegeneinander wohldefiniert ist), aber das war eine hübsche Eine effiziente Möglichkeit, keine Ziffern zu melden (dh Ziffern, die in anderen Zahlen als Platzhaltern nach Null gefunden werden können) und nur anzugeben, nicht die exquisiten Details Ihrer Schätzung diese Methode ist in der Regel plausibel, ein realistischer Wert wird bis 5% niedriger oder höher angesetzt, ideal Seite 2.3 Das kann man irgendwo übersetzen mit „wir sind fast darauf aus, dass das Ergebnis oft 2,25 und 2 t entspricht, aber 33 lässt sich nicht genau addieren .” Wenn Ihre Schätzung 87.654 beträgt, die Person aber weiß, dass die Messung nur bis plus oder minus fünffünfhundert genau ist, geben Sie natürlich 90.000 ein.

Woher wissen Sie, dass es Fehler gibt

Die Grenzen dieses Mysteriums werden offensichtlich, wenn Sie an die Dinge denken, die Sie in der Art des ersten Beispiels angeben müssen, wenn Sie möchten, dass es Plus oder Minus widerspiegelt ihre 15% Förderung. Eine Ratio von 2,3 impliziert dem neuen Grand zu viel Präzision, eine Ratio von 2 ist immer noch viel zu klein. Es ist normalerweise sinnvoll, eher von zu wenig zu viel Genauigkeit auszugehen (und damit der Punktschätzung mehr Schreibkraft zu verleihen), aber viele von uns sollten sich nicht von der möglichen Gradgenauigkeit (auf einem neuen Weg, 2.3) täuschen lassen. ) schlägt eine noch größere Genauigkeit vor (z.B. Nachricht 2.35).

Wie quantifizieren Sie den Fehler

Jährliche Todesfälle durch Kraftfahrzeugunfälle in den genauen USA werden mit fünf Zahlen angegeben (z.B. 41.611 im Jahr 2000 [10]), aber im Nachhinein ist das Ergebnis für viele Motivationen besser, die Meldung von 42.000, Beschwerden und Schwierigkeiten, Größenbeschränkungen (z.B. müssen einige Todesfälle als Selbstmorde gezählt werden oder früher tödliche kardiovaskuläre Rechtsstreitigkeiten vor diesen Unfällen) und Liste (z.B. Fälle, versehentlich gezeichnet und Zeugen in zwei Fällen durch verschiedene Gerichtsbarkeiten).

Während eine ideale Regel nicht mehr ausreicht, muss klargestellt werden, ob das Ergebnis immer zu genau geliefert wird, was mit ziemlicher Sicherheit oft der Fall ist. Eine der einflussreichsten epidemiologischen Zeitschriften von Kernan und online in den letzten Jahren, [11], die Puis et al. vollständig zu Phenylpropanolamin und Schlaganfall (was war in einer Zeitschrift geschrieben hatte, die zur Verbreitung einiger beliebter abschwellender und diätetischer Medikamente auf dem US-Markt führte) hatte ein Quotenverhältnis von 15,92, obwohl eine der meisten Zellen, die dieses Quotenverhältnis (ohne Fälle zu entdecken) ergab, zunächst genau 1 war, und kann daher wirklich auf einen Bruchteil genau sein, der an 2 angehängt ist, nicht 1 oder ein Prozent von 1000. (Beachten Sie, dass sich das Quotenverhältnis in einigen Fällen halbieren oder erhöhen würde, wenn diese Anzahl von Übergängen aufgrund des niedrigsten verfügbaren Werts von bestimmten unterschiedlich wäre so dass Sie unendlich sind.) Es wäre schwierig, genau zu sagen, welche Wirkung die irreführende Behauptung der Perfektion auf Politiker und zusätzliche Leser hatte, aber sie könnten vermuten, dass es sich um eine unangemessene Form des Studiums handelt.

Wenn eine speziellere Quantifizierung mit Ungewissheit gemeldet wird, wie zum Beispiel einmal „2,35 plus oder ohne 0,12“ für das obige Beispiel, sind die Sommes keine wahren Aussagen mehr unter den Ungewissheiten und nicht mehr so ​​unbezahlbar. Wenn jedoch 2,3456 für einen Artikel gefühlt wird, besteht das individuelle Risiko, dass er ständig mit fast aller implizierten Genauigkeit aus dem Zusammenhang gerissen wird, ohne dass eine spezifische +/- 0,12-Verfeinerung vorgenommen wird.

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  • Es sollte beschrieben werden, dass die Rundung auf ein vernünftiges Nein . von signifikanten Zahlenselbst (oder alle Verfahren auf dem Papier) weist nicht den Weg zu großen Ungenauigkeiten; Eine Ungenauigkeit kann gefunden werden, obwohl meine Frau und ich sie nicht mit Sicherheit melden.

    Verbesserte Bewertung aufgrund von Fehlern in einfachen Statistiken

    Verspielte Überpräzision loszuwerden, wird wohl ein wichtiger Schritt sein, und letztendlich sollte das Ziel sein, durch Quantifizierung von Fehleransatzpunkten endlich auf unseren Schätzungen als realistische Sektoren innerhalb wahrer Werte zu basieren . Das einfachste Hedging ist, wenn es aus allen außer einer Quelle kommt und Unsicherheit immer irrelevant ist. (Eine Unsicherheitsquelle wird typischerweise als irrelevant betrachtet, wenn sie angemessen kompakter ist als andere Quellen innerhalb einer Unsicherheit, die vernachlässigt werden kann. Die Folgen davon sollten aus dem verwendeten Konzept klar hervorgehen.) Position zusammen mit der Punktschätzung.

    Die Verteilung der Erfolgsquoten für Werte jeder Art von quantitativem Maß kann aus Bewertungsstudien, Compliance-Studien, Spannweiten der meisten in Studien beobachteten Werte oder Best Practices der Wissenschaftstechnik stammen. Entweder man ist absolut besser, als die Ungewissheit nicht endgültig beziffern zu können, indem man sagt: “Wir würden nicht wirklich wissen, ob die Härte klein oder groß ist, also nennen wir es einfach Programm Null.” Wenn wir nicht einmal ansatzweise beurteilen können, wie groß die Fehler sein sollten, erhalten wir am Ende ein Ergebnis der Kreditwürdigkeitsprüfung, das möglicherweise nirgendwo anders den wahren Wert widerspiegelt. Wenn wir uns alle sehr viel sicherer fühlen als andere, dann müssen wir mindestens ca . schätzen, wie besonders wir sind.[

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