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Tudo o que não sabemos

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Que mês – que semana – e muito mais por vir.

Enquanto isso, gostei de ler o novo livro de David Hand, Dark Data: Por que o Que Você Não Conhece? Ex-presidente da Royal Statistical Society, Hand escreveu um excelente guia para as muitas razões de cautela na interpretação de dados. Ele usa a metáfora geral dos dados ‘escuros’ (como a matéria escura no universo) para categorizar essas armadilhas, que é uma boa maneira de organizar um livro que poderia acabar sendo uma lista das coisas bastante variadas pelas quais os estatísticos precisam se preocupar. . O livro termina com uma taxonomia muito útil, bastante preocupante, das 15 questões de dados de que um empirista cuidadoso deve estar ciente.

Por exemplo, eles incluem dados ausentes que conhecemos; dados ausentes ou variáveis ​​omitidas das quais desconhecemos (os “desconhecidos desconhecidos” rumsfeldianos injustamente ridicularizados); viés de seleção da amostra; jogos e feedback; dados fraudulentos; erro de medição; extrapolação; contrafatuais; e até o processo de descoberta científica. Essa ainda é obviamente uma coleção bastante variada de questões que levam a algumas tangentes (como o motivo pelo qual Sigmund Freud não era um cientista, como o Facebook violou a Convenção de Nuremberg e que Randolph Churchill achou misteriosas casas decimais).

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Mas tudo está escrito de forma muito clara e divertida, por isso é uma excelente visão geral de todos os possíveis erros que um aluno (ou profissional) pode fazer, desde hackers em p a viés variável omitido, Paradoxo de Simpson até o Efeito Hawthorne. também tem algumas sugestões positivas: vincular conjuntos de dados, replicação, ECRs e anonimização. Um livro muito útil e um que vou recomendar aos alunos.

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Existem limites, é claro: às vezes a incerteza é irredutível, como estamos aprendendo agora.

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