Veritasium: большинство опубликованных исследований ошибочны? 

а почему он повторно применяет статистическую погрешность? так можно десять раз применить и получится вероятность правильного результата 60%! а если 15 раз *0,95, то все исследования имеют достоверность 46% - то есть почти неверны.

с

Дерек - любитель. В науке не силен. Смотри Thunderf00t

Судя по вашему замечанию,вы чуть больше остальных погружены в эту тему. Вы не могли бы что-то посоветовать почитать, чтобы лучше понять? И там у него достаточно много расчетов, в какой именно момент он применяет статпогрешность повторно? Кстати я не понял откуда берется, что из 1000 100 результатов истинные, а остальные ложные... Или берется количество принятых в публикацию?

Это не результаты, а гипотезы. Цифра взята произвольно, но, учитывая то, о чем он говорит дальше (стимулирование проверок экстравагантных и маловероятных гипотез), можно думать, что исследований неверных гипотез действительно существенно больше.

Цитируемость исследования не говорит о его истинности и исторических примеров этого масса, хотя и перепроверка крайне важна

Ага, ложно отрицательные!!!

2.46 пишется не так, а так: 2:46.

Гений😁

А моя жена назвала бы это занудством. Респект!

А можно оригинал?

"и даже намеренно"заменить или вырезать и будет норм

Ошибается не наука, а люди которые не правильно и интерпретируют полученную информацию.

+vector 6d наука инструмент.

Nikita Kazakov да, инструмент. Но с определённой погрешностью. В видео говорится что иногда отклонение от среднего - не всегда ошибка. А ожидаемое подтверждение какой либо гипотезы. Человек может принять это, а может и не принять. То есть это соединение анализа и интуиции. Это допустимая ошибка основанная на допустимой ошибке. Иногда это приводит к открытию.

В этом и проблема - научные инструменты, а именно теории проверки результатов, полученных из наблюдения или эксперимента, могут давать сбои Причины как в стимулах научных работников, так и в человеческом интуитивном мышлении экспериментаторов, проверяющих и тех, кто допускает исследования к публикации

Сколько угодно слепой метод никак не повлияет на статистическую ошибку. Он исключает предвзятость, но он не отменяет того, что если испытывается 220 лекарств, из которых только 20 реально работают, то в среднем одно реально работающее будет "забраковано" по ошибке, а 10 не работающих ошибочно признают эффективными. В результате в аптеке появится 29 препаратов, 10 из которых не работают.

+

Во-во, когда ночью смотрел - ничего не понял. Только посмотрев сегодня днём, во всём разобрался.

Это всё вы поймёте, если вникнете в методологию и статистику, если этого не знать, конечно тяжело воспринять даже через 10 просмотров. Тут надо вам разобраться для начала в том, как проводятся иследования, как всё работает и тогда будет легче.

для этого вам нужно проходить в универе теорию математической статистики и теорию вероятностей

Я смотрю это в пять утра, пытаясь заснуть, всё абсолютно понятно

:-)

рекурсия однако

Так можно докатиться и до парадокса лжеца)

Нет Это теория, анализ без проведения экспериментов. А речь идёт о достоверности экспериментальных данных Это исследование основано не на экспериментах, а на математике

@@tillow.9857 оно основано на данных чужих экспериментальных данных. Щас я тебя удивлю, НО ЛЮБЫЕ ДАННЫЕ ОБРАБАТЫВАЮТСЯ МАТЕМАТИКОЙ. ВАУ, ВЗРЫВ МОЗГА!

Выходит, что если всё получилось, надо искать, где был подвох?:) видимо скепсис не должен никогда отходить от учёного.

Платят не за правду, а за прикладной результат. Поэтому все сочиняют результаты, чтобы статьи и отчеты приняли.

Диплом - это не научная работа... :)

как раз недавно. А видео не такое уж и новое

В видео говорится о тета-плюс пентакварке. Третий абзац: Наиболее тяжелой для исследования и интерпретации является физика легких адронов, состоящих только из u, d, и s-кварков. Печально знаменита в этом смысле история десятилетней давности с сенсационным открытием пентакварка Θ(1540) и не менее сенсационным его закрытием. Теоретически предсказанный в конце 90-х на основе солитонной модели, он был обнаружен сразу десятком экспериментов в 2003-2004 годах, но затем под натиском новых, более точных данных открытие было отозвано (см. подробнее в заметке В поисках пентакварка одного из авторов теоретического предсказания). Описание ситуации по состоянию на 2012 год можно найти в статье On the conundrum of the pentaquark; подробный анализ экспериментальных данных по состоянию на 2014 год дан в работе Present status on experimental search for pentaquarks. elementy.ru/LHC/novosti_BAK/432531/Otkryt_adron_novogo_tipa_pentakvark_so_skrytym_ocharovaniem

это наука не проверила и не доказала :) до науки, которой лет 300 от силы, человечество много тысяч лет существовало и ничего так, выжило.

Вам так нравятся брюнеты с бородкой? :)

@@Wo_Wang ахаххахахах)))

А ещё на него давит руководство. Ведь в институте каждый год должно расти количество публикаций, а их достоверность никто не контролирует.

Я тебе не верю!

Эмиль Шакиров Я не верю, что ты существуешь.

DemiVik я тоже, ведь ни чему нельзя верить..

А как же быть? Ведь хочется иметь грубо говоря какую-то землю под ногами, стабильность. А тут везде убеждаюсь, что нет стабильности, можно лишь иллюзорную стабильность приобрести. А не иллюзорную стабильность можно приобрести? Не знаю почему, но мозгу она нужна.

хехехе, не все так просто в этом мире :)

Да в том-то и дело, что нет такого. В физике , как мне - нефизику представляется, достаточно много лишних факторов можно опустить, исключить их влияние на эксперимент, но во многих других отраслях науки этого достичь не получится. Всегда будут какие-то факторы, влияющие явно или скрыто на результаты. В итоге для многих экспериментов значение допустимого отклонения результатов приходится увеличивать. Здесь берется Р=0,05 для большинства сфер. Как определить, действительно ли исследование научно? Проверить - повторить эксперимент в подобных условиях. Но часто результаты не повторяются. Необязательно, что работа в таком случае является ненаучной, ее результаты ложными, но зачастую это весьма вероятно. Получается, что психиатры или инженеры могут опираться на ложные и противоречивые теории в своей работе. Но самое ужасное, что они могут даже и не догадываться об этом. Журналы, допустившие к публикации научные работы, впоследствии опровергнутые таким образом, отказываются печать исследования об этом. А значит необходимо обращать внимание не только на способы проверки и отклонение, но и на стимулы ученых и научных журналов

Ну как успехи ?)

"А в ответ - тишина"... :)

Ахахаха....ради интереса включил, и правда чётко 🤣👍

Да нет, вроде не о ней речь то была))

А вот это совсем не обязательно, что её вообще кто-нибудь когда-нибудь переводил... :)

Начудить два десятки параметров и засечь результаты по всем, когда обнаружится, что один из них совпал с теорией, забить на остальные и плясать вокруг него) И проводить эксперименты, пока они не начнут соответствовать теории, кек.

Хакинг не нужен, необходимо увеличить число наблюдений и максимально уравнять условия в опытных группах. по какой теме диссер?

ахахаха

истина это к философам, а не к учёным

Веруны смотрят только на те факты, которые подтверждают их теорию и опровергают остальные [теории] и игнорируют противоположные [факты]. Это же относится к ярым экологам, сторонникам индексирования и представителям других областей.

Поясните пожалуйста, я что то не понял : значение Р = 0.1 это значит что результаты случайны, немного непонятно ведь это так мало, да и он сам сразу после этого сказал что Р

@@30-e_fevralya P-value = 0.05 это условная граница, когда мы считаем, что вероятность получения этих результатов случайно слишком мала, и мы считаем, что они подтверждают нашу гипотезу. Просто общепринятая граница. Отчасти это связано с тем, что в любых экспериментах вероятность получить результат случайно не равна нулю

@@masayakato7651 спасибо)

Может, вообще в науке?

а посмотреть стоило, там же дальше углубляются в проблему, это то и так понятно

@@КрылоБезруков нет, не стоило, он с самого начала говорит что эксперимент ненаучен из-за неправильной выборки (отсутствия контрольной группы) но даже с её наличием, он не будет научным, малая выборка и прочие критерии научности часть которых я перечислил выше. Проще говоря пример неудачен. 5% и прочие, блин, если речь идёт о том что там влегкую принимают такие эксперименты без контрольной группы, то полагаю причин ложноположительнвх тестов куча, и они лежат в том что эти эксперименты ненаучные. 5 процентов взяты отбалды? Отлично, так подберите нужный процент. Но как я говорил выше, статистика на частный случай инеалияет а случай с ошибкой принятый за верный повлияет на ошибку. Полагаю я своими словами изложил то что там пытался скачать этот чел. ( Посмотрел 2минуты).

Бывают люди с более белыми зубами от рождения из-за генов.

+

Ну так, поставь на паузу и подумай.

vector 6d 1. С телефона неудобно. 2. Я поздно смотрел, если останавливать, то конечно можно вдуматься, но нужно подавать так, что было понятно без остановок.

Учёные склонны преувеличивать важность своих исследований. Учёные тоже люди. Они тоже хотят славы и денег. Часто ошибаются. Но всё меняется к лучшему.

Смысл не в этом. Не у каждого ученого есть потребность всех обмануть ради славы. просто конкретные методы эффективны в конкретных условиях. Но учесть все не так просто. Просто изза сложность организации исследования

zorger9992 Может быть и так, но только видео вообще не про это.

Олег Караван В видео есть и про это) А остальное будет, как мне кажется, не нужно человеку задавшему вопрос. Если я заблуждаюсь. поправь меня.

Тут говорится о проблеме статистики. Когда учёные проводят эксперименты, обычно есть гипотезы, потом высчитывают то что получилось и описывают результат. Дело в том, что в науке бывают свои ошибки. Одна из ошибок, статистически вроде бы верный результат может выйти, который тем не менее ложен. На результат влияет всё, вот почему тут и говорилось о хакинге, подними повыше одно значение и у тебя всё верно выйдет, проблема в том, что у другого иследователя может не получиться того же самого результата, что и у тебя, таким образом, нужно больше иследований разных иследователей, но и тут проблема как показывалось, журналы просто могут не принять твою работу. Но уже над проблемой работают. Есть сайты где складываются работы учёных по воспроизводимости экспериментов. Просто тут пказали какие в науке могут быть непростые проблемы с данными. Не всему надо верить.

дратуй

Нет публикаций => нет известности => нет инвестиций => нет денег чтобы проводить новые эксперименты. И про какие теории и законы вы говорите?

ошибочное мнение

#неаргумент

Дерек - австралиец.

лол нам этот мат. стат на третьем курсе впаривали в полном объеме, все обозначения понятны кроме пентакварка, о нем ничего не упоминалось