Me preguntaba si hay un modelo estadístico "hoja (s) de trucos" que enumera alguna o más información:
- cuando usar el modelo
- cuando no usar el modelo
- entradas requeridas y opcionales
- salidas esperadas
- ¿Se ha probado el modelo en diferentes campos (política, bio, ingeniería, fabricación, etc.)?
- ¿Se acepta en la práctica o la investigación?
- variación esperada / precisión / precisión
- advertencias
- escalabilidad
- modelo obsoleto, evite o no use
- etc.
He visto jerarquías anteriormente en varios sitios web y algunas hojas de trucos de modelos simplistas en varios libros de texto; sin embargo, sería bueno si hay uno más grande que abarque varios tipos de modelos basados en diferentes tipos de análisis y teorías.
3
+1, sin embargo, estoy mezclado sobre este tipo de cosas. A menudo parecen existir para que alguien no pueda saber mucho acerca de los análisis en cuestión, pero todavía se desplaza por la lista, encuentra un nombre que cumpla con sus condiciones y luego ejecuta los procedimientos. En resumen, me temo que conducen a datos de 'libros de cocina'. Además, sospecho que refuerzan la idea de que estas son pruebas distintas sin una continuidad subyacente, y que la prueba (valor p) es todo lo que es importante. Es decir, ayudan a solidificar conceptos erróneos y sesgos conceptuales sobre las estadísticas. Sin embargo, tienen algo de valor ...
—
gung - Restablece a Monica
No estoy rechazando esto, pero quiero reforzar la advertencia de @gung. Cualquier lista de este tipo será totalmente engañosa, a menos que varias de las secciones tengan varias páginas de largo por técnica (Advertencias, Cuándo usar, Cuándo no usar, etc.), y puedo predecir que varias secciones sugeridas inevitablemente serán engañosas (Variación esperada / precisión / precisión, ¿ha sido "probado" en diferentes campos, etc. Esta lista general será un paso atrás para la ciencia. PODRÍA ser útil tener una lista de técnicas obsoletas (con los reemplazos enumerados), pero ...
—
Wayne
