Statistics Done Wrong

Analizăm, în paginile acestui volum, eșecurile metodologice care subminează adesea rigoarea științifică modernă. Statistics Done Wrong debutează prin examinarea unor studii de caz concrete, unde erori de calcul sau interpretări greșite ale datelor au condus la concluzii eronate publicate în reviste de prestigiu. Autorul nu se limitează la teorie, ci propune o abordare pragmatică a problemelor legate de puterea statistică și designul experimental, oferind soluții pentru raportarea corectă a rezultatelor și publicarea codului sursă.

Subliniem importanța modului în care cercetătorii gestionează valorile 'p' și intervalele de încredere, elemente care, deși fundamentale, sunt frecvent utilizate necorespunzător. Alex Reinhart reușește să explice mecanismele din spatele erorilor de tip 'false discovery' și să ofere un set de precauții esențiale pentru orice studiu empiric. Comparabil cu Common Errors in Statistics 4e de Phillip I Good în rigurozitate, volumul de față este însă actualizat pentru contextul crizei replicabilității din știința contemporană, fiind mult mai concis și axat pe greșelile de interpretare politică și metodologică din laboratoarele actuale.

Reținem că structura cărții este concepută pentru a ghida cititorul de la formularea întrebării de cercetare până la analiza post-hoc, punând accent pe software-ul statistic și pe evitarea capcanelor regresiei. Este o resursă care transformă conceptele abstracte în bune practici de lucru, necesare pentru a asigura integritatea datelor în orice domeniu științific.