Fiquei me perguntando se existe um modelo estatístico de "folha de dicas" que lista qualquer uma ou mais informações:
- quando usar o modelo
- quando não usar o modelo
- entradas necessárias e opcionais
- resultados esperados
- o modelo foi testado em diferentes áreas (política, bio, engenharia, manufatura, etc.)?
- é aceito na prática ou na pesquisa?
- variação esperada / exatidão / precisão
- ressalvas
- escalabilidade
- modelo obsoleto, evite ou não use
- etc ..
Já vi hierarquias em vários sites e algumas dicas simplistas de modelos em vários livros didáticos; no entanto, será bom se houver um maior que inclua vários tipos de modelos com base em diferentes tipos de análise e teorias.
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+1, no entanto, estou confuso sobre esse tipo de coisa. Frequentemente, eles parecem existir para que alguém não possa saber muito sobre as análises em questão, mas ainda rolar pela lista, encontrar um nome que atenda às suas condições e depois executar os procedimentos. Em resumo, temo que eles levem a dados de 'livro de receitas'. Além disso, suspeito que eles reforçam a ideia de que esses testes são distintos sem uma continuidade subjacente e que o teste (valor-p) é tudo o que é importante. IE, eles ajudam a solidificar conceitos errôneos e preconceitos conceituais sobre estatísticas. No entanto, eles têm algum valor ...
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gung - Reinstate Monica
Não estou votando contra isso, mas quero reforçar o aviso do @ gung. Qualquer lista desse tipo será totalmente enganosa, a menos que várias seções tenham várias páginas por técnica (Advertências, Quando usar, Quando não usar, etc.), e posso prever que várias seções sugeridas serão inevitavelmente enganosas (variação esperada / exatidão / precisão, foi "testado" em diferentes campos, etc). Esta lista geral será um passo atrás para a ciência. Pode ser útil ter uma lista de técnicas obsoletas (com substituições listadas), mas ...
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Wayne
