[ABE-L] Scientists rise up against statistical significance

Hedibert Lopes hedibert em gmail.com
Seg Set 2 18:37:54 -03 2019 

Sugiro a leitura desse famoso artigo:
https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.ss/1056397485

Boa sorte,
Hedibert 

Sent from Hedibert's iPhone

> On Sep 2, 2019, at 6:33 PM, Ana Paula Figueiredo <apsfigueiredo em gmail.com> wrote:
> 
> Olá
> Esta discussão do p-valor, ou não p-valor, ou p-valor, ou .... 
> cuja analogia de um dos colegas foi a ' coma ovo' ... 'não coma ovo'
> poderia ser um dos temas de um próximo
> 
> Seminário de Educação Estatística
> 
> 
> 
> A mim seria muito interessante entender a história e argumentos, 
> pode (me) nos ajudar bastante 
> (Não sou da área de estatística, mas a uso com frequência, inclusive lecionando)
> 
> Um Abraço,
> Profª Ana Paula Silva Figueiredo
> UNIFEI - Universidade Federal de Itajubá
> doutoranda na FE - Faculdade de Educação - UNICAMP
> --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
> 
> 
> 
>> Em ter, 27 de ago de 2019 às 15:13, Michele Figueiró <mferrazfigueiro em gmail.com> escreveu:
>> Segue o pdf 😊
>> http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=E6ABB4F8335B5B86CAF6674A6A0AB1CA
>> 
>>> On Tue, Aug 27, 2019, 14:52 Danilo Sarti <daniloasarti em gmail.com> wrote:
>>> prezados, 
>>> 
>>> há um livro chamado the cult of statistical significance que descreve bem essa questão:
>>> 
>>> https://www.amazon.com/Cult-Statistical-Significance-Economics-Cognition/dp/0472050079
>>> abs!
>>> 
>>>> Em ter, 26 de mar de 2019 às 18:20, Basilio de Braganca Pereira <basiliopereira em gmail.com> escreveu:
>>>> Estou mais de acordo com o " Dr Fisher"  editor de Significance. que afirma que se em vez de SIGNIFICANTE tivessem usado o termo  IMPROBABILIDADE, muito dessa confusão teria sido evitada
>>>> Basilio
>>>> 
>>>>> Em ter, 26 de mar de 2019 às 08:29, Clécio da Silva Ferreira por (abe) <abe em lists.ime.usp.br> escreveu:
>>>>> Espero que não seja semelhante às "descobertas" dos benefícios/malefícios do ovo. As primeiras "pesquisas" diziam que fazia mal; depois novas "pesquisas" diziam que faziam bem; agora novas "pesquisas" dizem que não é  bem assim (pode fazer mal).
>>>>> 
>>>>> Clécio
>>>>> 
>>>>> Em segunda-feira, 25 de março de 2019 11:41:24 BRT, Leo Bastos <lsbastos em gmail.com> escreveu:
>>>>> 
>>>>> 
>>>>> Olá a todos,
>>>>> 
>>>>> Eu recebi o convite, na época o título do manuscrito era outro (Retire
>>>>> statistical significance),  e sou um dos 800+ signatários. E não vi,
>>>>> nesse artigo, nenhuma recomendação de banir o valor-p ou qq outra
>>>>> medida estatística (não é essa a solução!). Vejam esse trecho do
>>>>> artigo:
>>>>> 
>>>>> "We are not calling for a ban on P values. Nor are we saying they
>>>>> cannot be used as a decision criterion in certain specialized
>>>>> applications (such as determining whether a manufacturing process
>>>>> meets some quality-control standard). And we are also not advocating
>>>>> for an anything-goes situation, in which weak evidence suddenly
>>>>> becomes credible. Rather, and in line with many others over the
>>>>> decades, we are calling for a stop to the use of P values in the
>>>>> conventional, dichotomous way — to decide whether a result refutes or
>>>>> supports a scientific hypothesis."
>>>>> 
>>>>> O que é reforçado mais embaixo:
>>>>> 
>>>>> "Again, we are not advocating a ban on P values, confidence intervals
>>>>> or other statistical measures — only that we should not treat them
>>>>> categorically. This includes dichotomization as statistically
>>>>> significant or not, as well as categorization based on other
>>>>> statistical measures such as Bayes factors."
>>>>> 
>>>>> O ponto que me fez assinar vai na direção de "aposentar" o uso do
>>>>> termo "estatisticamente significativo" para concluir possíveis
>>>>> associações puramente baseado em um critério dicotômico, seja ele o
>>>>> valor-p, Bayes factor, ou whatever. Essa dicotomização é usada demais
>>>>> nas pesquisas aplicadas, em particular na saúde que é onde posso falar
>>>>> um pouquinho, mas imagino que em todas as áreas da ciência. E eu mesmo
>>>>> dou a mão a palmatória pois usei bastante (ou ajudei a usar) critérios
>>>>> dicotômicos para responder alguma pergunta de pesquisa que era
>>>>> traduzida de certa forma por um teste de hipóteses (estou considerando
>>>>> aqui tb como "teste de hipoteses" a inclusão ou não de um determinado
>>>>> valor em um intervalo q descreva incerteza). Evitar tomadas de decisão
>>>>> baseadas em critérios dicotômicos (valor-p < 0.05? sendo o principal
>>>>> desses critérios) já foi bastante discutida nas ultimas décadas, em
>>>>> particular na edição especial de 2016 no The American Statistician
>>>>> (TAS) dizendo o que não devemos fazer, e, agora em março, uma nova
>>>>> edição especial no TAS com propostas do que fazer então.
>>>>> 
>>>>> Dado o alcance da lista da ABE, concordem ou não com o que saiu no
>>>>> paper da Nature (que realmente não tem nada de novo para quem pesquisa
>>>>> na área de estatística) e nos artigos da TAS (aí sim tem muito
>>>>> material interessante no ponto de vista de pesquisa estatística. Não
>>>>> nos editoriais, mas nos papers associados, como o paper do Carlinhos e
>>>>> Adriano por exemplo), eu acho muito importante que essa discussão se
>>>>> aprofunde e entre nas disciplinas de estatística oferecidas para
>>>>> graduação e pós para estatísticos* (*pessoas que independente da
>>>>> formação entendem o que está rolando por trás dos resultados) e,
>>>>> principalmente, para não estatísticos* já que são exatamente os não
>>>>> estatísticos que vão usar e abusar dos valores-p em suas pesquisas.
>>>>> 
>>>>> Bom é isso, achei melhor me posicionar pois uma curiosidade natural é
>>>>> ver quem assinou, e daqui a pouco estão apontando meu nome na Medina.
>>>>> rs
>>>>> 
>>>>> Abraço,
>>>>> Leo Bastos.
>>>>> 
>>>>> Pesquisador em Saúde Pública,
>>>>> Programa de Computação Científica (PROCC)
>>>>> Fundação Oswaldo Cruz, Fiocruz
>>>>> Rio de Janeiro, Brasil
>>>>> Homepage: https://lsbastos.github.io
>>>>> 
>>>>> On Mon, 25 Mar 2019 at 11:30, Ângela Paes <atpaes em gmail.com> wrote:
>>>>> >
>>>>> > Perfeito Alexandre!
>>>>> > Eu até achei legalzinho o texto, mas fiquei pensando porque ele andou tão falado na semana passada, dado que não trazia nada novo.
>>>>> > Aí vi que a The American Statistician publicou um suplemento com mais de 40 artigos sobre p-valor. Não li ainda, mas tem muitos autores diferentes, alguns bem conhecidos.
>>>>> > Também acho que esse texto da Nature foi feito por encomenda e quem escreveu está reproduzindo a interpretação do que leu sem muita base teórica, mas o importante é que textos assim ( e são centenas nos últimos anos) movimentam a comunidade científica e assim a missão dos estatísticos fica cada vez maior.
>>>>> > Abç,
>>>>> > Ângela
>>>>> >
>>>>> > Em seg, 25 de mar de 2019 às 09:50, Alexandre Galvão Patriota <patriota.alexandre em gmail.com> escreveu:
>>>>> >>
>>>>> >> Em geral, esses artigos são escritos a convite dos editores e depois os autores saem por aí pedindo assinaturas. Em 2017, eu recebi um convite para co-autorar o artigo "Manipulating the Alpha Level Cannot Cure Significance Testing", mas neguei por discordar de vários pontos. Seria interessante saber quantos autores negaram participar desses artigos (800 e poucos de quantos?). Aliás quantos desses entendem a teoria e fundamentos da estatística?
>>>>> >>
>>>>> >> Há muita informação equivocada na literatura sobre o valor-p. Tem gente que tentou mostrar que há um problema lógico nos testes de significância aplicando de forma equivocada o Modus Tollens:
>>>>> >>
>>>>> >> NHST is still logically flawed (https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-018-2655-4)
>>>>> >>
>>>>> >> Segue meu comentário:
>>>>> >> Is NHST logically flawed? Commentary on: “NHST is still logically flawed” (https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-018-2817-4)
>>>>> >>
>>>>> >> O Trafimow, editor da BASP, resolveu banir os valores-p em 2015. Ele justificou o banimento baseando-se em um de seus artigos publicados em 2003 em que o valor-p é definido como probabilidade condicional a H0. Ou seja, para ele os eventos {T(X) \in A} e {theta in Theta0} são mensuráveis na mesma sigma-álgebra (ela não deixa isso claro, mas está implícito nas operações que usou). Isso é uma interpretação Bayesiana do valor-p (é como rejeitar o cristianismo usando a linguagem marxista ou vice versa: os argumentos só valem para aqueles que comungam da mesma ideologia). Se quer mostrar que o valor-p é falho, use a linguagem da estatística clássica.
>>>>> >>
>>>>> >> Há problemas com o valor-p, mas nenhum deles provê justificativa suficiente para o seu banimento. Na prática o pessoal quer usar as ferramentas estatísticas sem entender o domínio de aplicação e a teoria que tem por trás. Qualquer outra ferramenta matemática/estatística/probabilística que substitua valor-p será mau utilizada ao longo do tempo.
>>>>> >>
>>>>> >> Quanto mais "banimentos" e controvérsias, mais em evidência fica a área de fundamentos de estatística e mais trabalho para gente.
>>>>> >>
>>>>> >> Abraços
>>>>> >>
>>>>> >>
>>>>> >> On Fri, 22 Mar 2019 at 19:23, Jan Sousa <jan.sousa em gmail.com> wrote:
>>>>> >>>
>>>>> >>> Boa leitura...
>>>>> >>>
>>>>> >>> https://www.nature.com/articles/d41586-019-00857-9?fbclid=IwAR28bbFeOubkHYJQfSzULo_alxHLB1J4bWdYvaImLKVNGl7yNduhjB0H8uA
>>>>> >>>
>>>>> >>>
>>>>> >>> _______________________________________________
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>>>>> >>> abe em lists.ime.usp.br
>>>>> >>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
>>>>> >>
>>>>> >>
>>>>> >>
>>>>> >> --
>>>>> >> Prof. Dr. Alexandre G. Patriota,
>>>>> >> Department of Statistics,
>>>>> >> Institute of Mathematics and Statistics,
>>>>> >> University of São Paulo, Brazil.
>>>>> >> https://twitter.com/agpatriota
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>>>> Basilio de Bragança Pereira,M.Sc. and D.L. (COPPE) D.I.C. and Ph.D. (Imperial College). 
>>>> Professor Emérito da UFRJ  - Universidade Federal do Rio de Janeiro
>>>> PEP/COPPE, ICES  e Faculdade de Medicina.
>>>> Pesquisador Colaborador- LNCC , Pesquisador Visitante Emérito - FAPERJ
>>>> Tel: 55 21 98890-6489
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>>>> The best thing about being a statistician is that you get to play in everyone´s backyard (John Tukey)
>>>> O artista vê a verdade no belo, o cientista vê o belo na verdade.
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