As estatísticas são uma ótima ferramenta, desde que estas sejam usadas corretamente. Muitas vezes não é isso o que acontece, mesmo na ciência. Eu me deparo com isso muitas vezes em artigos de revistas conceituadas, onde os cientistas não entendem os testes de hipóteses, estatisticamente falando.
Um bom número deles não entendem a importância mais expressiva: se o teste produz resultados significativos/produtivos ou não.
As estatísticas são descrições de dados. Elas não preveem nada. Um valor-p (e outros testes de significância) só pode dizer se seus resultados são matematicamente indistinguíveis de sua hipótese nula. Não há provação de hipótese nula tampouco refutação.
Qual é a sua opinião sobre o assunto?
Um bom número deles não entendem a importância mais expressiva: se o teste produz resultados significativos/produtivos ou não.
As estatísticas são descrições de dados. Elas não preveem nada. Um valor-p (e outros testes de significância) só pode dizer se seus resultados são matematicamente indistinguíveis de sua hipótese nula. Não há provação de hipótese nula tampouco refutação.
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