<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Что такое p-хакинг?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
P-хакинг (P-hacking) – это статистический метод, который используется для манипулирования искажением данных в статистических экспериментах. В процессе p-хакинга исследователь настраивает параметры анализа данных до тех пор, пока не получит желаемый результат. В результате этого часто происходит искажение статистических выводов, так как они основаны на соответствующих значениях p (уровень значимости).

Примеры p-хакинга могут включать в себя множественное тестирование гипотез и выбор двухглавой статистики, которая лучше всего подходит для получения значимого результата. Однако зачастую такие методы ведут к ложным выводам и обману, подрывая доверие к науке и исследованиям.<|im_end|>
<|im_start|>user
P-хакинг, также известный как "дата-майнинг" или "селективное отчисление данных", является практикой манипулирования или искажения статистических анализов и результатов исследований для достижения желаемых или значимых результатов. Оно включает в себя различные методы и стратегии, направленные на изменение данных или анализа данных, чтобы получить похожие или желаемые результаты.

P-хакинг может включать в себя следующие практики:

1. Отбор данных: исследователи могут отбирать только определенные предварительные данные, которые подтверждают их гипотезу, игнорируя другие данные, которые не подтверждают их предположения.

2. Множественные сравнения: проведение большого количества статистических тестов без коррекции на множественные тесты может привести к появлению ложно положительных результатов и неверным выводам.

3. Исследование "фишинг": исследователи могут исследовать данные, проводя множество статистических анализов без предварительного плана, что приводит к тому, что случайным образом наблюдаемые значимые результаты получаются в результате случайных колебаний.

4. Искажение отчетов: исследователи могут искажать свои отчеты, подчеркивая только положительные, значимые результаты и игнорируя отрицательные или не значимые результаты, что создает искаженное представление данных и искажение научных выводов.

P-хакинг является неправильной и недостойной практикой в научных исследованиях, так как ведет к недостоверным результатам и искажению научного знания. Надлежащая практика включает в себя прозрачное планирование, предварительный расчет размера выборки, учет множественных тестов и объективное представление данных.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Неожиданно... Спасибо Вам за ответ, но это скорее был риторический вопрос.<|im_end|>
<|im_start|>user
Что-то ты меня запутал. Вроде бы это хорошо, когда увеличивается шанс найти значимый результат? То есть, как я понял, с большей вероятностью обнаружится что-то интересное и важное. Но что значит, что «такого эффекта на самом деле нет»? Как можно найти то, чего нет, и хорошо ли это? Поясни, пожалуйста.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Извиняюсь за неточную формулировку.

P-хакинг (или p-value hacking) — это практика манипулирования статистическими данными и анализом в исследованиях с целью получения статистически значимых результатов или желаемых выводов. Это негативная практика, которая может приводить к искажению результатов и созданию ложного впечатления о статистической значимости.

В основе p-хакинга лежит изменение различных аспектов исследования, таких как размер выборки, используемые переменные, статистические модели и методы анализа, чтобы получить желаемые результаты. Эти изменения производятся на основе наблюдений и предварительных анализов данных, чтобы добиться статистической значимости исследуемых эффектов.

Примеры практик, связанных с p-хакингом, включают выбор только определенных данных или подгрупп, исключение выбросов, применение различных статистических тестов до обнаружения статистически значимых результатов и другие формы манипуляции данными. Эти практики могут привести к искажению реальной картины исследования и созданию ложных выводов.

Р-хакинг искажает и представляет реальные статистические данные так, что они уже не могут быть использованы для опоры на них в принятии каких либо решений.<|im_end|>