Во-первых, те, кто считает т.н. “статистическую значимость” универсальным инструментом, весьма плохо разбираются в математической аксиоматике, лежащей за тем или иным статистическим критерием.
Во-вторых, статистических критериев – десятки, а “незначимость” той или иной закономерности, зачастую, находится только по одному критерию и, затем, абсолютизируется.
В-третьих, “статистически незначимые” закономерности всё же могут использоваться как эффективные предикторы в системах машинного обучения.
Несколько замечательных цитат из статьи:
The false belief: crossing the threshold of statistical significance is enough to show that a result is ‘real’
Rigid focus on statistical significance encourages researchers to choose data and methods that yield statistical significance for some desired (or simply publishable) result
Inferences should be scientific, and that goes far beyond the merely statistical.
Об авторе