多重比较谬误（Multiple Comparisons Fallacy）

Posted 2020-09-21 hjlweilong

多重比较谬误（Multiple Comparisons Fallacy），是一种机率谬误，系指广泛比较二个不同群体的所有差异，从中找出具有差异的特征，然后宣称它就是造成二个群体不同的原因。
1992年瑞典有个研究试图找出电源线对健康的影响，他们收集了高压电源线300米范围内所有住户的样本长达25年，对超过800种疾病一一检查发生率的统计差异。他们发现幼年白血病的发病率是一般人的4倍，还推动政府为此采取行动。然而，当我们比对超过800种疾病时，有一种以上的疾病因为随机效应而呈现发病率增加是非常可能的。果不其然，后续的研究再也没有发现电源线和幼年白血病的相关及因果关系。

联系是普遍存在的，其中有些是巧合。调查样本足够多，就会出现。
P.S.这类结果经不起验证~不能重现的~

 

 

descriptive statistics是用来总结大型数据集的重要特征。如均值、中位数、众数等。
inferential statistics是根据一个小型数据集的主要特征，来对一个大型数据集进行预测，估计或者推断。