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统计转移学习(及其在统计过程控制的应用)

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Building Better Connected World with Artificial Intelligence Tec

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Statistical learning with genomic big-data

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Data Science, machine learning, precision medicine, and all that

王永雄
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Adaptive False Discovery Rate regression with application in int

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主题介绍

自2011年,由于一系列的重复失败事件,可重复性问题成为了心理学界一个持续的热点问题。统计方法严谨性(如过度依赖于p值)和开放性(大量的可疑研究操作)不足是导致心理学研究可重复率过低的重要原因。为了应对心理学中的可重复危机,研究者们倡导使用更加多样的统计方法以及公开透明的研究实践。由于R语言中分析方法的灵活性与开放性,R语言在加强心理学研究的可重复性上可以起到重要作用。首先,R语言能够加强心理学研究中统计的严谨性和统计方法的多样性。由于众多心理学相关的软件包(psych, MBESS, lavaan, BootES, BayesFactor, Metafor等),使用R语言,研究者可以进行多样的统计,避免过度依赖于p值。例如,使用BootES,研究者可以快速地对效应量的置信区间进行估计,使用BayesFactor,研究者可以使用贝叶斯因子来进行统计。其次,R语言能够加强心理学研究中数据分析的公开与透明的程度。与心理学中最常用的SPSS软件相比,R语言代码而非鼠标点击进行数据的预处理以及分析,能够精确地记录数据分析的过程。这对于将数据分析过程透明化具有重大意义。最近,合理使用Rmarkdown的强大功能,能够将数据处理与结果报告结合起来,能够让研究者完全地数据分析与论文撰写无缝结合,例如papaja工具包的出现,可以让研究者直接使用Rmarkdown完成APA格式的文稿写作。正是由于R语言的这些优势,在最近的重复研究中,R语言被广泛地使用。例如,2015,发表在Science上的大规模重复实验中,其数据分析用R完成。
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