Метод, позволяющий «доказать» что угодно — Джеймс А. Смит. James A. Smith - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Метод, позволяющий «доказать» что угодно — Джеймс А. Смит".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2765 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
В 2011 году группа учёных запустила исследование, в ходе которого им удалось доказать нечто невозможное. В их эксперименте принимали участие реальные люди, использовались достоверные данные и общепринятые методы статистического анализа. Как же у них это получилось? Ответ кроется в особенности одного статистического метода, к которому часто прибегают учёные в попытке отделить значимые результаты от случайных. Джеймс А. Смит исследует феномен вылавливания данных. [Режиссёр— Антон Богаты, текст читает Эддисон Андерсон, музыка — Салил Бхаяни, cAMP Studio]
страница 1 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:00:06
In 2011, a group of researchers conducted
a scientific study
В 2011 году группа учёных
запустила исследование,
to find an impossible result:
доказавшее нечто невероятное:
that listening to certain songs
can make you younger.
прослушивание определённых песен
приводит к омоложению.
Their study involved real people,
truthfully reported data,
В исследовании участвовали реальные люди,
использовались достоверные данные
and commonplace statistical analyses.
и общепринятые методы
статистического анализа.
00:00:23
So how did they do it?
Как же они это доказали?
The answer lies in a statistical method
scientists often use
Дело в одном статистическим методе,
который учёные часто используют,
to try to figure out whether their results
mean something or if they’re random noise.
чтобы понять, действительно ли результаты
значимы или это случайное совпадение.
In fact, the whole point
of the music study
Настоящей целью
этого музыкального исследования
was to point out ways
this method can be misused.
было показать, как вышеупомянутый метод
может неверно использоваться.
00:00:40
A famous thought experiment
explains the method:
Понять его помогает
известный мыслительный эксперимент.
there are eight cups of tea,
Даны восемь чашек чая с молоком.
four with the milk added first,
and four with the tea added first.
В четыре из них сначала налили молоко,
а в другие четыре — чай.
A participant must determine
which are which according to taste.
Участники должны определить по вкусу,
в какую чашку что было налито первым.
There are 70 different ways the cups
can be sorted into two groups of four,
Существуют 70 способов распределения чашек
на две группы по четыре чашки в каждой,
00:00:58
and only one is correct.
но лишь один из них — правильный.
So, can she taste the difference?
Так почувствует ли разницу
участница эксперимента?
That’s our research question.
Это предмет нашего исследования.
To analyze her choices, we define
what’s called a null hypothesis:
Для анализа определим так
называемую нулевую гипотезу:
that she can’t distinguish the teas.
участница не сможет определить
разницу во вкусе чая.
00:01:11
If she can’t distinguish the teas,
Даже если она не почувствует разницу,
she’ll still get the right answer
1 in 70 times by chance.
то в одном случае из семидесяти
всё же случайно даст верный ответ.
1 in 70 is roughly .014.
1 из 70 примерно равно 0,014.
That single number is called a p-value.
Это число называется p-значением.
In many fields, a p-value of .05 or below
is considered statistically significant,
Обычно p-значение, равное 0,05 и меньше,
считается статистически значимым,
00:01:32
meaning there’s enough evidence to reject
the null hypothesis.
то есть достаточным для того,
чтобы признать нулевую гипотезу неверной.
Based on a p-value of .014,
Наше p-значение равно 0,014,
и значит мы признаём гипотезу,
they’d rule out the null hypothesis
that she can’t distinguish the teas.
что участница не определит
разницу, неверной.
Though p-values are commonly
used by both researchers and journals
Хотя p-значение часто используется
как в исследованиях, так и в публикациях
to evaluate scientific results,
для оценки научных результатов,
00:01:50
they’re really confusing,
even for many scientists.
даже многие учёные
затрудняются в его толковании.
That’s partly because all a p-value
actually tells us
Отчасти это происходит
потому, что p-значение указывает
is the probability of getting
a certain result,
на вероятность определённого результата
assuming the null hypothesis is true.
в предположении, что нулевая
гипотеза верна.
So if she correctly sorts the teas,
Поэтому если участница
правильно распознает чай,
00:02:07
the p-value is the probability
of her doing so
то p-значение является
вероятностью успеха при условии,
assuming she can’t tell the difference.
что она не может почувствовать разницу.
But the reverse isn’t true:
Но обратное неверно:
the p-value doesn’t tell us
the probability
p-значение не даёт вероятность того,
that she can taste the difference,
что она может определить разницу по вкусу,
00:02:19
which is what we’re trying to find out.
а это именно то, что мы пытаемся выяснить.
←предыдущая следующая→ ...