OpenMinds #20

内容来源:OpenScience

OpenMinds第20期:统计模型

研读文献1:The New Statistics: Why and How

报告人:

陈文婷
Xiao He
研读文献2:Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning

报告人:

刘廷舒 (休斯顿大学)

主持人:

金海洋 (New York University Abu Dhabi)

大致流程

文献报告 [每篇约半小时, 录屏]

主持人的补充说明 [时间不定, 录屏]

讨论与文献相关的问题 [约半小时, 不录屏]

时间

北京时间(GMT+8)2020-09-27 20:20
欧洲中部时间(CEST)2020-09-27 14:20
北美东部时间(EST/EDT)2020-09-27 08:20

通讯工具:ZOOM

会议ID:https://auckland.zoom.us/j/98075077798

内容简介:本期研读,我们将继续讨论统计模型。

Cumming在2013年的文章中指出,我们需要对做研究的过程做出重大改变,以保证学术诚信。首先,预注册研究内容,避免不适当的数据分析方法。其次,意识到NHST的缺陷,需要从依赖NHST转向其它方法。文章指出了为什么“新”的统计方法很重要,并提供了使用“新”统计的方法。

Yarkoni 和Westfall (2017)指出心理学通常专注于解释行为产生的因果机制,而忽略了对未来行为的预测。机器学习的方法可以使心理学成为更具预测性的科学。关注预测而不是解释,最终可以帮助我们更好地理解行为。

 

参考文献

Cumming, G. (2013). The New Statistics: Why and How.Psychological Science, 25(1), 7-29. https://doi.org/10.1177/0956797613504966

Yarkoni, T., & Westfall, J. (2017). Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning. Perspectives on Psychological Science,12(6),1100-1122. https://doi.org/10.1177/1745691617693393