Цукрова слива Казки Блог переконання

спілкування для змін

Потрясаючий Френк Ху та команда повертаються до чергового заклику побоюватися цукру, доданого цукру правильніше, не цукру з фруктів чи алкоголю (.), А таких продуктів, як газована вода, морозиво, мед, і, ну, це довгий список. У всякому разі. Додано знищення цукру!

"Ризик смерті від серцево-судинних захворювань зростає в геометричній прогресії, коли ви збільшуєте споживання доданого цукру", - говорить провідний автор дослідження Кванхе Ян, старший науковий співробітник Центру з контролю та профілактики захворювань.

Ого. Експоненціально! Ніхто, хто читає цю цитату в USA Today, точно не знає, що це означає, але це має бути гірше, ніж просто старе збільшення, яке є досить поганим. Може експоненціально є синонімом приголомшення? Ось один із способів подивитися на це за допомогою "Гарненької картинки".

казки
Ви бачите експоненціальне збільшення рядків, що оцінюють залежну змінну смерті, показуючи, що нелінійний коефіцієнт посилення зліва направо. І, накладання на стовпчасту діаграму споживання доданого цукру показує вам незалежну змінну. Дійсно Гарненька картинка. Згадуючи свого улюбленого професора Хіггінса, ми не приймаємо рішень на основі графічних даних! Цифри!

Доброго горя. Подивіться на цей коефіцієнт небезпеки вкрай праворуч. Це 2.43, середня віконна шипа! Жодного з тих типових вражаючих речей 1,17. Люди з найбільшим споживанням доданого цукру демонструють результат 35/65, що вдвічі перевищує показники людей із найнижчим споживанням цукру. І дізнайтеся про джерело цих даних.

Національне обстеження здоров’я та харчування (NHANES) включає низку поперечних, багатошарових багатошарових опитувань ймовірності цивільного, неінституціоналізованого населення США.

Це вірно. Імовірність вибірки, що є ще одним способом сказати випадкову вибірку. Ваші податкові долари фінансують одну з найбільших у світі операцій з випадковою вибіркою у NHANES, і, що найкраще, ці дані є загальнодоступними. Ця казка про цукрову сливу заснована на випадковому відборі проб, який є надзвичайно потужним збором даних. Слабкою стороною тут, звичайно, є те, що ви не можете контролювати те, що робить хтось у вибірці, тому ви застрягли в кореляційній моделі, просто зазначаючи, як дві речі поєднуються. Справа: кореляція - це не причинність. Але при такій величині вибірки ймовірності та величині ефекту ви можете зацікавитись результатами, оскільки ми просто не можемо провести експеримент, необхідний для перевірки причинності.

То чому ж сумніватися в цьому як у казці про цукрову сливу?

1. Ми отримали випадкову вибірку, що означає, що немає необхідності робити будь-які з цих казкових «Зубних Фей» «коригувань» щодо упереджень та перешкод. Просто співвіднесіть споживання доданого цукру зі смертю від серцево-судинних захворювань та вуаля, і ви зрозуміли. Але натомість дослідники роблять це.

Ми підрахували HR, скориговані на вік, стать та расу/етнічну приналежність, а також багатокористувальницькі HR з урахуванням віку, статі, раси/етнічної приналежності, рівня освіти, статусу куріння, споживання алкоголю, вживання антигіпертензивних препаратів, рівня фізичної активності, сім’ї історія серцево-судинних захворювань, показник ВОІ, ІМТ, систолічний артеріальний тиск, загальний рівень холестерину в сироватці крові та загальна кількість калорій.

Чому? Ви отримали випадкову вибірку, яка за визначенням означає, що ви можете точно оцінити варіацію шансів. Налаштування такої випадкової вибірки означає, що у вас більше немає випадкової вибірки, а тести статистичної значущості буквально безглузді. У вас є зубна казка. Ви коригуєте випадкові вибірки після того, як дані не підтверджують вашу гіпотезу. Потім ви відправляєте Зубні феї.