河北西门子全国一级供应商
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浔之漫智控技术(上海)有限公司(xzm-wqy-shqw)
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好奇疑问的研究,你也要保持怀疑的态度:这是哪个类型的研究?研究对象着手于哪些任务?在哪种工作环境下?研究对象是谁?数据是如何收集的?数据是如何验证的?主要的度量定义到何种精度?一份的实证研究报告能令人满意地回答所有这些问题。有意义并能让人理解的数据呈现
当你知道研究是如何构造的、数据是如何收集的时候,你需要进一步了解关于数据本身的信息。研究报告可能没有空间来发布原始数据,所以,即使是很小的研究也会通过统计学家所说的描述统计学来总结数据。级别、p值、自由度、剩余平方和、M参数、Σ、θ、β系数、ρ、τ等所有一切。这只是为了告诉你:“如果你敢质疑我的观点,我就会用我的显著性测试来砸你的脑袋。”可信的研究使用统计数据来解释和确保结果,差的研究使用它们来混淆视听(因为作者需要隐藏弱点)或恫吓他人(因为作者自己不能确定这些统计戏法的意义)。
在好的研究中,作者会用简单的语言解释他们所使用的每个统计推论。他们更喜欢使用易于理解的推论(如置信区间)而不是难以解释的推论(如p值和效能,用标准差归一的效应量)。他们会清晰地用如下语句解读每个结果:“这里也许有一些真正的差异”(正面结果),“这里似乎没有影响,或者只有很少的影响;我们看到的大部分是随机噪声”(负面结果),或者“还不清楚其意义”(空结果)。即使是后的那种结果,也很令人安心,因为它告诉你在看到数据时对其意义的不确定是有原因的,即使是统计推论也不能排除这个不确定
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证研究的坚实汇报都需要有一个独立章节来讨论研究的局限性,通常以“对有效性的威胁”为标题。这个讨论提供关于以下问题的信息:“什么是通过这个研究所不能达到的”,“什么样的解读会有问题(构建效度)”,“研究中的什么东西可能或者已经出错了(内部效度)”,“要推广研究结果的限制是什么(外部效度)”。对一份好的研究报告来说,你通常已经意识到了这些问题,那这个章节就不会提供许多令人惊讶的信息。可信研究的作者能接受批判点的存在。如果一份研究试图消除所有批评的可能性,通常不是一个好的兆头。目前为止,你大概会同意达到高可信度绝非易事。然而,这并不意味着没有(或几乎没有)可靠的研究;只是可靠的研究总是很少。它们比我们想象中的得多,而且充满了我们不喜欢的“如果”、“当”和众多假设。在这样的情况下抱怨是没有意义的;这只是我们所生存和创造(就技术而言)的复杂世界所造成的不可规避的结果。如果我们足够耐心,并且能对我们已经发现的东西感到高兴的话,那这就不是一个问题。
我们认为,真正的问题在于:虽然工程师和科学家们很理解复杂性,也很重视复杂性及其带来的工作量,而且还能
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