Kryteria MAGIC - MAGIC criteria

Te kryteria MAGIC to zestaw wytycznych przedstawianej przez Roberta Abelson w książce statystykach jako pryncypialny Argument . W tej książce zakłada, że ​​celem analizy statystycznej powinno być stawianie przekonujących twierdzeń o świecie, i przedstawia kryteria MAGIC jako sposób na to.

Jakie są kryteria MAGIC?

MAGIC jest backronimem dla:

  1. Wielkość - jak duży jest efekt? Duże efekty są bardziej atrakcyjne niż małe.
  2. Artykulacja - jak konkretna jest? Precyzyjne stwierdzenia są bardziej przekonujące niż nieprecyzyjne.
  3. Ogólność - jak ogólnie ma to zastosowanie? Bardziej ogólne efekty są bardziej przekonujące niż te mniej ogólne. Twierdzenia, które mogą zainteresować szerszą publiczność, są bardziej przekonujące.
  4. Ciekawostka - ciekawe efekty to takie, które „mają potencjał, poprzez analizę empiryczną, zmienić przekonania ludzi w ważnej kwestii”. Bardziej interesujące efekty są bardziej atrakcyjne niż te mniej interesujące. Ponadto bardziej zaskakujące efekty są bardziej przekonujące niż te, które tylko potwierdzają to, co już wiemy.
  5. Wiarygodność - wiarygodne twierdzenia są bardziej przekonujące niż te niesamowite. Badacz musi wykazać, że przedstawione twierdzenia są wiarygodne. Wyniki, które są sprzeczne z wcześniej ustalonymi, są mniej wiarygodne.

Recenzje i zastosowania kryteriów MAGIC

Song Qian zauważył, że kryteria MAGIC mogą być przydatne dla ekologów. Claudia Stanny omówiła je na kursie psychologii. Anne Boomsma zauważyła, że ​​są one przydatne podczas przedstawiania wyników złożonych metod statystycznych, takich jak modelowanie równań strukturalnych .

Zobacz też

Bibliografia

  1. ^ a b c d "Kryteria MAGICZNE" . jsvine.com . 16 lutego 2015 . Źródło 13 lutego 2020 r .
  2. ^ a b c d "Kryteria dla przekonującego argumentu statystycznego: MAGIA" (PDF) . STRONA GŁÓWNA KURSU INDEKS I MAILIŚCI . Uniwersytet Simona Frasera . Źródło 13 lutego 2020 r . Na podstawie Abelson, Robert P. (1995). Statystyka jako argument pryncypialny. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, s. 12–14.
  3. ^ Qian, Song (2014). „Statystyki w ekologii jest do dokonywania«pryncypialny argumentu » ” . Ekologia krajobrazu . 29 (6): 937–939. doi : 10.1007 / s10980-014-0042-y .
  4. ^ Caludia, Stanny. „404 - Nie znaleziono strony | University of West Florida” (PDF) . uwf.edu . Zarchiwizowane od oryginalnego (PDF) w dniu 16.04.2019 . Źródło 23.12.2019 . Cite używa ogólnego tytułu ( pomoc )
  5. ^ Boomsma, Anne (2000). „Raportowanie analizy badań kowariancji”. Modelowanie równań strukturalnych . 7 : 461–483. doi : 10.1207 / S15328007SEM0703_6 . S2CID  67844468 .