[ABE-L] stop teaching frequentism

Qui Abr 16 23:01:04 -03 2015

Alexandre
Que reflexão você precisa se o médico indica um tratamento que supostamente ( depois do uso de um p  <. 05 usado erroneamente) e melhor e não é ?
Esqueça a matemática se concentre na teoria e pratica
Basilio

Enviado do meu iPhone

> Em 16/04/2015, às 21:41, Alexandre Galvão Patriota <patriota.alexandre em gmail.com> escreveu:
> 
> Prezado Basilio,
> 
> Se não tem filosofia, não tem reflexão.  O estatístico supõe várias coisas sobre o mundo sensível para criar modelos, testes, procedimentos de estimação, etc. O usuário tem que estar ciente de certas suposições para entender as limitações das decisões feitas utilizando estes procedimentos, se não estiver vai fazer besteiras porque irá tratar o procedimento como se fosse uma caixa preta. Vale lembrar que estamos falando de ciência e não de dirigir um carro (sempre tem aquele que diz que para dirigir um carro não é necessário saber toda sua mecânica), portanto além do aparato técnico também é necessário compreender as limitações e domínios de aplicação dos procedimentos. Sem isso é fazer ciência às cegas, não acha? isso seria o tal pragmatismo? as pessoas sempre precisam de um esquema mental para justificar uma simplificação, mas até que ponto a tal da simplificação é válida? até o ponto do entendimento? mas se o entendimento está submetido à linguagem, como definir se você entendeu definitivamente o procedimento? impossível... seu entendimento vai ser podado pela simplificação imposta na partida e isso geralmente impede muitos de compreender o assunto por outra perspectiva porque usam a tal da linguagem simplificada...
> 
> Sobre o que o Jim Berger disse "valor p é mais uma estatística descritiva".  Qualquer procedimento inferencial faz suposições sobre a realidade e dentro dessas suposições faz-se descrições da realidade suposta. Existe algum método inferencial que é mais do que um  procedimento descritivo nestes termos? O Bayesiano poderia fazer inferências essencialmente não-descritivas? o modelo estatístico Bayesiano é matematicamente mais abrangente que o modelo estatístico clássico?
> 
> Abraços,
> Alexandre.
> 
> 
> 2015-04-16 20:10 GMT-03:00 Basilio de Bragança Pereira <basilio em hucff.ufrj.br>:
>> Marcelo
>> Você é estatístico e deve ter pós graduação na área. 
>> A ideia é considerar  como Jim Berger valor p é mais uma estatística descritiva.
>> O problema se encontra em outras áreas onde valor-p , 0.05% etc  são leis absolutas. Dai o artigo do Ioannides (2005 Why most published research finds are false). 
>> Na área de medicamentos e ensaios clínicos com resultados falsos o problema é extremamente relevante.
>> Não é questão de querer discutir ou não, é a realidade. Não tem filosofia a questão é pragmática.   
>> Para usar o enfoque Bayesiano voce tem que entender o problema científico e não usar uma regra ( 0.05) sim ou não sem pensar no problema e no tamanho da amostra.
>> Basilio
>> 
>> Em 16 de abril de 2015 19:41, Marcelo Rubens dos Santos do Amaral <mrubens em ime.uerj.br> escreveu:
>>> Em 16/04/2015 19:02, "Marcelo Rubens dos Santos do Amaral" <mrubens em ime.uerj.br> escreveu:
>>>> Identifico algumas hipóteses para estas posições que preferem comodamente tentar eliminar as alternativas ou o contraditório do que refletir sobre eles:
>>>> 
>>>> 1) Entende do assunto mas discorda dele e acha que a alternativa ou o contraditório são piores;
>>>> 
>>>> 2) Acha que entende, mas pelo entendimento equivocado que tem considera-o errado;
>>>> 
>>>> 3) Não entende e nem quer entender porque já fez uma escolha prévia.
>>>> 
>>>> Eu nunca utilizaria um teste de hipótese clássico para concluir pela aceitação de qualquer destas alternativas, porque este tipo de conclusão não teria uma medida de probabilidade associada neste tipo de abordagem, e isto seria um tipo de conclusão equivocada a partir de um teste clássico, a qual alguns livros inclusive ensinam erradamente. Se os professores e livros ensinassem, como seria o correto, a interpretar testes clássicos com frases do tipo "não há evidências empíricas para se rejeitar a hipótese nula ao nível de significância especificado" quando um p-valor é maior que o nível de significância, acho que este tipo de confusão,  que é comum de fato, poderia diminuir.
>>>> 
>>>> Pela leitura rápida que fiz do artigo me parece que o autor encontra-se em uma destas alternativas ou ainda entende do assunto mas faz uso de uma interpretação e análise corriqueiramente errada com a intenção de defender a eliminação do contraditório.
>>>> 
>>>> Em geral desconfio de posições fundamentalistas. Considero que tem espaço para análises frequentistas e bayesianas nas aplicações reais. Em que pese haver situações em que algumas alternativas são mais indicadas que outras em situações reais, sou contra pretender escolher uma em detrimento de outra como regra geral.
>>>> 
>>>> Abçs,  Marcelo Rubens
>>>> 
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>> Basilio de Bragança Pereira ,DIC and PhD(Imperial College), DL(COPPE) 
>> *UFRJ-Federal University of Rio de Janeiro 
>> *Titular Professor of  Bioestatistics and of Applied Statistics 
>> *FM-School of Medicine and COPPE-Posgraduate School of Engineering and 
>> HUCFF-University Hospital Clementino Fraga Filho.
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