МАГИЧЕСКИЕ критерии

Set of guidelines for using statistical analysis

Критерии MAGIC представляют собой набор рекомендаций, предложенных Робертом Абельсоном в его книге Статистика как принципиальный аргумент . В этой книге он утверждает, что целью статистического анализа должно быть выдвижение убедительных утверждений о мире ^[1], и он представляет критерии MAGIC как способ сделать это.

Каковы критерии MAGIC?

MAGIC — это аббревиатура для:

Масштаб – Насколько велик эффект? Большие эффекты более убедительны, чем маленькие.
Артикуляция – Насколько она конкретна? ^[2] Точные утверждения более убедительны, чем неточные.
Общность – Насколько это вообще применимо? ^[1] Более общие эффекты более убедительны, чем менее общие. Утверждения, которые будут интересны более широкой аудитории, более убедительны. ^[2]
Интересность – интересные эффекты – это те, которые «имеют потенциал, посредством эмпирического анализа, изменить то, во что люди верят по поводу важного вопроса». ^[1] Более интересные эффекты более убедительны, чем менее интересные. Кроме того, более неожиданные эффекты более убедительны, чем те, которые просто подтверждают то, что уже известно. ^[2]
Достоверность – Достоверные заявления более убедительны, чем невероятные. Исследователь должен показать, что сделанные заявления достоверны. ^[1] Результаты, противоречащие ранее установленным, менее достоверны. ^[2]

Обзоры и применение критериев MAGIC

Сун Цянь отметил, что критерии MAGIC могут быть полезны экологам. ^[3] Клаудия Стэнни обсуждала их на курсе по психологии. ^[4] Энн Бумсма отметила, что они полезны при представлении результатов сложных статистических методов, таких как моделирование структурных уравнений . ^[5]

Смотрите также

Критерии Брэдфорд-Хилла – Критерии измерения причины и следствия

Ссылки

^ abcd "The MAGIC Criteria". jsvine.com . 16 февраля 2015 г. . Получено 13 февраля 2020 г. .
^ abcd "Критерии убедительного статистического аргумента: МАГИЯ" (PDF) . ИНДЕКС ДОМАШНЕЙ СТРАНИЦЫ КУРСА И СПИСКИ РАССЫЛОК . Университет Саймона Фрейзера . Получено 13 февраля 2020 г. . Адаптировано из Abelson, Robert P. (1995). Статистика как принципиальный аргумент. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум, стр. 12–14.
^ Цянь, Сун (2014). «Статистика в экологии нужна для создания «принципиального аргумента»». Landscape Ecology . 29 (6): 937– 939. doi : 10.1007/s10980-014-0042-y .
^ Калудия, Станни. "404 – Страница не найдена | Университет Западной Флориды" (PDF) . uwf.edu . Архивировано из оригинала (PDF) 2019-04-16 . Получено 2019-12-23 . {{cite web}}: Цитата использует общее название ( помощь )
^ Boomsma, Anne (2000). «Отчетность об анализе ковариационных исследований». Моделирование структурных уравнений . 7 : 461– 483. doi :10.1207/S15328007SEM0703_6. S2CID 67844468.

[jsvine-1] "The MAGIC Criteria". jsvine.com . 16 февраля 2015 г. . Получено 13 февраля 2020 г. .

[sfu.ca-2] "Критерии убедительного статистического аргумента: МАГИЯ" (PDF) . ИНДЕКС ДОМАШНЕЙ СТРАНИЦЫ КУРСА И СПИСКИ РАССЫЛОК . Университет Саймона Фрейзера . Получено 13 февраля 2020 г. . Адаптировано из Abelson, Robert P. (1995). Статистика как принципиальный аргумент. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум, стр. 12–14.

[3] Цянь, Сун (2014). «Статистика в экологии нужна для создания «принципиального аргумента»». Landscape Ecology . 29 (6): 937– 939. doi : 10.1007/s10980-014-0042-y .

[4] Калудия, Станни. "404 – Страница не найдена | Университет Западной Флориды" (PDF) . uwf.edu . Архивировано из оригинала (PDF) 2019-04-16 . Получено 2019-12-23 . {{cite web}}: Цитата использует общее название ( помощь )

[5] Boomsma, Anne (2000). «Отчетность об анализе ковариационных исследований». Моделирование структурных уравнений . 7 : 461– 483. doi :10.1207/S15328007SEM0703_6. S2CID 67844468.