С сегодняшнего дня мне запретили иронизировать. Буду учиться быть экологичным.
😁18😱12💩4😭4👍2👻2🗿2💊2❤1🍌1
Все совпадения случайны)
Простите, я не смог себя сдержать 😁 считаю это лучшее применении ИИ
В комментах отмечайте какой нравится больше)))
Простите, я не смог себя сдержать 😁 считаю это лучшее применении ИИ
В комментах отмечайте какой нравится больше)))
😁26🔥10❤5👍2👏2❤🔥1🤣1
Школа Химиотерапевтов
⚡️ ⚡️ ⚡️ ⚡️ ⚡️ В чем разница между исследованиями MATTERHORN и Keynote-585? И почему одно исследование завершается успехом, а другое провалом? На этот вопрос мы ответим 26.10 в 17:00 по Москве. И да, вас ждет неожиданная коллаборация с автором тг-канала…
Спойлер к нашему предстоящему эфиру😁
https://www.tgoop.com/ebm_base/970
https://www.tgoop.com/ebm_base/970
😁6❤3
Forwarded from Data Medicine (Artemiy Okhotin)
Тут я процитирую твиттер Стивена Сенна:
Что не говорил Р. А. Фишер:
1) "Рандомизация выравнивает все конфаундеры".
Что говорил Р. А. Фишер:
2) "Рандомизация позволяет надежно оценить неопределенность, обусловленную неизвестными конфаундерами"
Что говорит Стивен Джон Сенн:
"Если вы придерживаетесь первой точки зрения, то продолжайте учить матчасть, пока не станете придерживаться второй точки зрения".
https://twitter.com/stephensenn/status/1470042516544229384
Что не говорил Р. А. Фишер:
1) "Рандомизация выравнивает все конфаундеры".
Что говорил Р. А. Фишер:
2) "Рандомизация позволяет надежно оценить неопределенность, обусловленную неизвестными конфаундерами"
Что говорит Стивен Джон Сенн:
"Если вы придерживаетесь первой точки зрения, то продолжайте учить матчасть, пока не станете придерживаться второй точки зрения".
https://twitter.com/stephensenn/status/1470042516544229384
5❤8👍4🔥4
С Дамиром Ильдаровичем знаком, плохие каналы не посоветует (я тоже рекомендую на них подписаться). Предложенные советы тоже считаю нужными 👍
P.S. правда у меня иногда токсичненько, но уж такой я 😁
P.P.S. если интересны нормальные посты (не мемы и шутки), то они все в закреплённых
P.S. правда у меня иногда токсичненько, но уж такой я 😁
P.P.S. если интересны нормальные посты (не мемы и шутки), то они все в закреплённых
🔥2
Forwarded from medstatistic (Damir Marapov)
В первый раз присоединились к статистическому чату и не знаете, как здесь принято себя вести? Прочитали посты, полные сарказма и постметаиронии, и теперь боитесь задать вопрос? Есть желание получить признание среди участников сообщества? А может, вы сами завели блог на научную тему и теперь раздумываете, как привлечь в него других учёных?
Вам помогут наши рекомендации! Когда-то они были подготовлены для новых участников, желающих влиться в не самую простую среду научных чатов, но какое-то время пролежали на полке неопубликованных заметок. А ведь хорошо получилось! Главное, что сейчас, похоже, есть запрос на такие правила, учитывая плотность общения в чатах о статистике, становящегося иногда весьма эмоциональным.
В рекомендациях, доступных по ссылке к этому посту, 3 небольших раздела:
1️⃣ Что вызывает позитивную реакцию в научном сообществе?
2️⃣ Рекомендации по общению в научных блогах для подписчиков.
3️⃣ Рекомендации по содержанию постов для авторов научных блогов.
Буду рад, если эти рекомендации помогут выбрать правильный настрой на активное присутствие в чатах и блогах: @medstatistic_chat,
@nkonnadm,
@chat_biostat_R,
@ebm_base,
@clinresearch,
@stats_for_science,
@choking_data,
@tabulated_stats и других.
Хотя это всего лишь мое мнение, но оно основано на многолетних наблюдениях за общением их участников.
А свои мнения, дополнения и замечания не стесняйтесь оставлять в комментариях🤗
Читать рекомендации
Вам помогут наши рекомендации! Когда-то они были подготовлены для новых участников, желающих влиться в не самую простую среду научных чатов, но какое-то время пролежали на полке неопубликованных заметок. А ведь хорошо получилось! Главное, что сейчас, похоже, есть запрос на такие правила, учитывая плотность общения в чатах о статистике, становящегося иногда весьма эмоциональным.
В рекомендациях, доступных по ссылке к этому посту, 3 небольших раздела:
1️⃣ Что вызывает позитивную реакцию в научном сообществе?
2️⃣ Рекомендации по общению в научных блогах для подписчиков.
3️⃣ Рекомендации по содержанию постов для авторов научных блогов.
Буду рад, если эти рекомендации помогут выбрать правильный настрой на активное присутствие в чатах и блогах: @medstatistic_chat,
@nkonnadm,
@chat_biostat_R,
@ebm_base,
@clinresearch,
@stats_for_science,
@choking_data,
@tabulated_stats и других.
Хотя это всего лишь мое мнение, но оно основано на многолетних наблюдениях за общением их участников.
А свои мнения, дополнения и замечания не стесняйтесь оставлять в комментариях🤗
Читать рекомендации
❤12
Как думаете, можно ли выполнить корреляционный анализ между двумя бинарными переменными?
🤔3
ЭТО НЕ НА ВАС РАССЧИТАНО И ВООБЩЕ НЕВОЗМОЖНО
Читая книги, статьи, смотря видео по статистике, я понял, что лучше избегать категоричных фраз. Или, на крайний случай, иметь в кармане пару ссылок для подтверждение мнения.
В общем, как обычно "это зависит..."
Чисто технически можно посчитать что угодно и практически как угодно. Отчасти я это пытался показать здесь.
Но за (а точнее перед) технической частью должно быть осмысленное обоснование. Какой вопрос у нас, зачем мы пытаемся его решить, какой метод и почему он поможет нам его решить, какие допущение есть у нас при решении и т.д.
Помимо этого есть несколько уже понятных и устоявшихся принципов. Например, каузация и прогнозирование - разные задачи; ассоциация не означает причинность; отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия и прочие (думаю, кому-то они известны, и мысль понятна).
И вот в одном блоге понимающий автор пояснил 95% неучам, что
По контексту поста это была попытка сказать, что термин "корреляция" лучше использовать тогда, когда это было методом анализа, а в остальных ограничиться термином "ассоциация" (правда почему-то
)
Но в посте есть следующий абзац:
Я согласен здесь только с первым предложением. Остальное, извините, чушь.
1) помимо Пирсона и Спирмена, есть другие фамилии (как минимум Кендалл)
2) корреляцию (здесь можно подискутировать, что мы под этим подразумеваем) можно посчитать между любыми сочетаниями переменных (Phi, Point-biserial, Polychoric и другие)
3) уровни чего-то, как и дни не обязательно будут (или рассматривать как) количественные
4) как быть с баллами шкал, где единица измерения - попугай? 😁
5) возможно, есть рассчитанные на это
В связи с этим я и задал вопрос в своём канале, где один из первых был комментарий Ольги "определиться с понятием корреляция", с которым я полностью согласен. Максим уточнил, что в известной фразе под термином "correlation" имеется в виду ассоциация. Так же в комментариях поделился своим постом Матвей и магистерским дипломом (осторожно, математика). Так же Ольга затем прикрепила ссылку на сводные статистики для таблиц сопряженности.
Возможно автор действительно пытался сказать, что-то другое (не про методы корреляции, а про использование термина). Возможно я оказался в числе тех 95% неучей врачей-исследователей, которые мало о чем знают. А возможно необходимо более точнее изъяснять свои мысли (вроде бы знание и использование научного подхода, написание публикаций помогает этому), чтобы большинству было понятно.
#бурловдушнила
Читая книги, статьи, смотря видео по статистике, я понял, что лучше избегать категоричных фраз. Или, на крайний случай, иметь в кармане пару ссылок для подтверждение мнения.
В общем, как обычно "это зависит..."
Чисто технически можно посчитать что угодно и практически как угодно. Отчасти я это пытался показать здесь.
Но за (а точнее перед) технической частью должно быть осмысленное обоснование. Какой вопрос у нас, зачем мы пытаемся его решить, какой метод и почему он поможет нам его решить, какие допущение есть у нас при решении и т.д.
Помимо этого есть несколько уже понятных и устоявшихся принципов. Например, каузация и прогнозирование - разные задачи; ассоциация не означает причинность; отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия и прочие (думаю, кому-то они известны, и мысль понятна).
И вот в одном блоге понимающий автор пояснил 95% неучам, что
искать корреляцию можно только между двумя количественными параметрами
По контексту поста это была попытка сказать, что термин "корреляция" лучше использовать тогда, когда это было методом анализа, а в остальных ограничиться термином "ассоциация" (правда почему-то
это уже немножко по бытовому
)
Но в посте есть следующий абзац:
Корреляция - это вполне конкретный и понятный метод статистического анализа. Когда вы считаете коэффициент корреляции, простихоспади, Спирмена или Пирсона. И, главное: искать корреляцию можно только между двумя количественными параметрами. Это могут быть уровни чего-то в чем-то, количество дней, дозировка препарата и т.д. Т.е. все то, что имеет единицы измерения. Искать корреляцию между бинарным и количественным параметром, или двумя бинарными параметрами невозможно. Метод корреляции на это не рассчитан.
Я согласен здесь только с первым предложением. Остальное, извините, чушь.
1) помимо Пирсона и Спирмена, есть другие фамилии (как минимум Кендалл)
2) корреляцию (здесь можно подискутировать, что мы под этим подразумеваем) можно посчитать между любыми сочетаниями переменных (Phi, Point-biserial, Polychoric и другие)
3) уровни чего-то, как и дни не обязательно будут (или рассматривать как) количественные
4) как быть с баллами шкал, где единица измерения - попугай? 😁
5) возможно, есть рассчитанные на это
В связи с этим я и задал вопрос в своём канале, где один из первых был комментарий Ольги "определиться с понятием корреляция", с которым я полностью согласен. Максим уточнил, что в известной фразе под термином "correlation" имеется в виду ассоциация. Так же в комментариях поделился своим постом Матвей и магистерским дипломом (осторожно, математика). Так же Ольга затем прикрепила ссылку на сводные статистики для таблиц сопряженности.
Возможно автор действительно пытался сказать, что-то другое (не про методы корреляции, а про использование термина). Возможно я оказался в числе тех 95% неучей врачей-исследователей, которые мало о чем знают. А возможно необходимо более точнее изъяснять свои мысли (вроде бы знание и использование научного подхода, написание публикаций помогает этому), чтобы большинству было понятно.
#бурловдушнила
3❤11👍4