Cherry Picker

การรักษาไม่มีผลที่แท้จริง ดังนั้นสิ่งสำคัญที่คุณพบคือเสียงรบกวน กรองข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยและทำการทดสอบซ้ำหลาย ๆ ครั้งเท่าที่จะทำได้จนได้ค่า p ต่ำกว่า 0.05 จากนั้นส่ง 'สิ่งที่พบ' ของคุณไปให้ผู้ตัดสิน จุดหักเห: การตรวจสอบการจำลองจะดึงตัวอย่างอิสระใหม่และทดสอบการกล่าวอ้างที่ถูกต้องของคุณอีกครั้ง เอฟเฟกต์ที่แท้จริงยังคงอยู่ p-hacks หายไป และช่องว่างนั้นคือบทเรียนทั้งหมด

• Run Test แต่ละครั้งจะแบ่งข้อมูลและอ่านค่า p-value แบบสด
• ปุ่มแฮ็กอัตโนมัติจะค้นหากลุ่มย่อยจำนวนมากสำหรับคุณ
• คะแนนของคุณสะท้อนถึงความซื่อสัตย์ ไม่ใช่แค่การค้นหาความสำคัญเท่านั้น

• เดสก์ท็อป: คลิกชิปกลุ่มย่อยเพื่อกรอง จากนั้นทำการทดสอบ แฮ็กอัตโนมัติ หรือส่ง
• โทรศัพท์และแท็บเล็ต: แตะชิปและปุ่ม — ใช้งานง่ายด้วยระบบสัมผัส

• โหมดรายวันและโหมดฝึกฝน แต่ละโหมดมีความยากง่าย ปานกลาง หรือยาก

• สังเกตว่ามีการเปรียบเทียบกี่ครั้ง ยิ่งคุณวิ่งมากเท่าไร 'ความสำคัญ' ของคุณก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น
• การค้นพบที่แทบจะไม่สามารถเคลียร์ p <0.05 ในกลุ่มย่อยเล็กๆ ได้เลยแทบไม่เคยทำซ้ำเลย

Cherry Picker เป็นเรื่องเกี่ยวกับ p-hacking การเปรียบเทียบหลายรายการ และเหตุใดการจำลองจึงมีความสำคัญ — ความสมบูรณ์ของสถิติ

• ทักษะ: p-hacking, การเปรียบเทียบหลายรายการ, การจำลองแบบ, ความสมบูรณ์ทางวิทยาศาสตร์
• เหมาะสำหรับ: วัยรุ่นที่มีอายุมากกว่า (ประมาณเกรด 10–12)
• สำหรับผู้ปกครองและครู: สถิติถูกละเมิดได้อย่างไร และเหตุใดการจำลองจึงมีความสำคัญ

การกรองเป็นกลุ่มย่อยแล้วรันการทดสอบซ้ำจนกว่าจะมีบางอย่างออกมามีนัยสำคัญ คือการขุดข้อมูลแบบลากอวน หรือ p-hacking: การทดสอบหลายครั้งแล้วรายงานเฉพาะที่ออกมามีนัยสำคัญ

การออกแบบที่เป็นต้นฉบับคือการรักษาไม่มีผลจริง ดังนั้นทุกผลลัพธ์ที่คุณพบจึงเป็นสัญญาณรบกวนโดยการสร้าง

นั่นคือวิธีเดียวที่ซื่อตรงในการสอนเรื่องนี้ เมื่อเล่าอย่างนามธรรม p-hacking ฟังดูเหมือนการโกงที่คนรอบคอบจะไม่มีวันทำ แต่การทำมันกับข้อมูลที่รับประกันว่าว่างเปล่าแสดงให้เห็นว่านัยสำคัญปรากฏขึ้นง่ายเพียงใด และนี่คือปัญหาการเปรียบเทียบพหุคูณ ไม่ใช่ข้อบกพร่องของนิสัย

Cherry Picker เป็นเกมสถิติเกี่ยวกับการแฮ็กข้อมูล การเปรียบเทียบหลายรายการ และเหตุใดการจำลองจึงมีความสำคัญ เป็นเกมเบราว์เซอร์ต้นฉบับฟรีที่สร้างขึ้นสำหรับ PlayPendium

เรียกดูเกมทั้งหมด →