[ABE-L] stop teaching frequentism

Sex Abr 17 12:56:36 -03 2015

Caro Alexandre
Veja porque sera mais facil para eles serem Bayesianos (artigos anexos )
Why clinitians are natural Bayesians
A nomogram for p values
Basilio

Em 17 de abril de 2015 12:30, Alexandre Galvão Patriota <
patriota.alexandre em gmail.com> escreveu:

> Caro Basilio,
>
> A meu ver, o mal uso da estatística está relacionado com o uso de uma
> linguagem simplificada e ambígua para compreender os procedimentos e suas
> limitações. Tanto a estatística clássica como a inferência Bayesiana podem
> ser utilizadas de maneira automática. Não vejo como a estatística Bayesiana
> poderá forçar os usuários a pensar no problema científico; nem que o
> usuário terá uma tendência a utilizá-la de maneira mais "correta" do que a
> estatística clássica. Ou você acredita que o médico vai olhar para o
> histórico do paciente para construir sua própria distribuição *a priori*
> para modelar os dados e tomar a decisão mais adequada? Essa mesma
> informação histórica poderia ser inserida no modelo estatístico clássico
> sem problemas. É óbvio que isso não acontece em um sistema de atendimento
> onde o médico nem olha na sua cara.
>
> Se estatísticos formados (G/M/D/PD) tem dificuldade em compreender os
> fundamentos da estatística, os princípios envolvidos em testes de
> hipóteses, limitações da estatística, limitações da probabilidade,
> limitações da lógica clássica... o que dirá dos usuários que querem ser
> práticos e ter uma resposta imediata para o problema deles. O problema não
> se resolve mudando de abordagem e continuando com a mesma mentalidade e com
> os mesmos valores. A comunidade científica deveria se organizar em busca de
> um entendimento mais consistente e parece não ser essa a meta atual. A meta
> atual é publicar muitos artigos, duzentos quem sabe, e para isso não dá
> para *perder* tempo entendendo os problemas fundamentais que estão
> intrincados na modelagem estatística/probabilística, nos testes de
> hipóteses, nos problemas de estimação, etc.
>
> Enfim, tem muita coisa para discutir sobre esses problemas da estatística,
> mas aqui não é o melhor canal.
>
> Abs,
> Alexandre.
>
>
>
> 2015-04-17 8:09 GMT-03:00 Basilio de Bragança Pereira <
> basilio em hucff.ufrj.br>:
>
>> Caro Adilson e Alexandre
>> Quanto mais matemática o estatístico souber mais competente ele será.
>> (veja o artigo anexo sobre estatística na universidade do Daniels)
>> Estamos falando do uso (ou melhor do mal uso) da estatística e que é
>> generalizado em algumas áreas médicas e seus jornais.
>> Quanto ao Alexandre esqueci de mencionar , sim ele vai morrer um dia ,
>> mas antes vai dar a você o tratamento errado.E ai ?
>> Não vamos impedir que outros profissionais usem estatística mas podemos
>> força-los a pensar no problema científico ou tecnologico e usa-la de
>> maneira correta. E a inferência Bayesian impõe isso para ser aplicada
>> É mais facil uma regra < 0.05 rejeita , >0.05 rejeita  , da mesma forma
>> que exames inúteis (sim ou não ) são indicados  quando nem a historia do
>> paciente é pesquisada.
>> Basilio
>>
>> Em 16 de abril de 2015 23:20, <asimonis em ime.usp.br> escreveu:
>>
>>>
>>>
>>> Caro Prof. e amigo Basílio, não vou entrar agora no mérito da questão em
>>> discussão. Continuem que nós outros aprendemos muito.
>>>
>>> Agora, por favor, não peça para esquecer a matemática. Se houver
>>> concordância de alguém para seu pedido, eu não lerei mais a sequência de
>>> mensagens ...
>>>
>>> Grande abraço
>>>
>>>
>>> Citando Basilio De Braganca Pereira <basiliopereira em gmail.com>:
>>>
>>>  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
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>> _______________________________________________
>>>>>>> abe mailing list
>>>>>>> abe em lists.ime.usp.br
>>>>>>> https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe
>>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
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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.
>>>>>>
>>>>>> *Tel: 55 21 3938-7045/7047/2618
>>>>>> www.po.ufrj.br/basilio/
>>>>>>
>>>>>> *MailAddress:
>>>>>> COPPE/UFRJ
>>>>>> Caixa Postal 68507
>>>>>> CEP 21941-972 Rio de Janeiro,RJ
>>>>>> Brazil
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