MAGIC kriterleri - MAGIC criteria

MAGIC kriterleri tarafından ortaya konan bir dizi kılavuzdur Robert Abelson kitabında İlkeli Argüman Olarak İstatistik. Bu kitapta, istatistiksel analizin amacının dünya hakkında ikna edici iddialarda bulunmak olduğunu öne sürüyor.[1] ve bunu yapmanın bir yolu olarak MAGIC kriterlerini sunuyor.

MAGIC kriterleri nelerdir?

MAGIC bir backronym için:

  1. Büyüklük - Etki ne kadar büyük? Büyük efektler, küçük efektlerden daha ilgi çekicidir.
  2. Artikülasyon - Ne kadar spesifik?[2] Kesin ifadeler, kesin olmayan ifadelerden daha zorlayıcıdır.
  3. Genellik - Genel olarak ne kadar geçerlidir?[1] Daha genel efektler, daha az genel olanlardan daha zorlayıcıdır. Daha genel bir kitlenin ilgisini çekecek iddialar daha ikna edicidir.[2]
  4. İlginçlik - ilginç etkiler, "deneysel analiz yoluyla, insanların önemli bir konu hakkında inandıklarını değiştirme potansiyeline sahip olanlardır".[1] Daha ilginç efektler, daha az ilgi çekici olanlardan daha zorlayıcıdır. Ek olarak, daha şaşırtıcı etkiler, yalnızca zaten bilinenleri doğrulayanlardan daha zorlayıcıdır.[2]
  5. Güvenilirlik - Güvenilir iddialar, inanılmaz iddialardan daha zorlayıcıdır. Araştırmacı, ileri sürülen iddiaların inandırıcı olduğunu göstermelidir.[1] Önceden belirlenmiş olanlarla çelişen sonuçlar daha az güvenilirdir.[2]

MAGIC kriterlerinin incelemeleri ve uygulamaları

Song Qian, MAGIC kriterlerinin ekolojistler için faydalı olabileceğini belirtti.[3] Claudia Stanny onları psikoloji üzerine bir derste tartıştı.[4] Anne Boomsma, aşağıdakiler gibi karmaşık istatistiksel yöntemlerin sonuçlarını sunarken yararlı olduklarını kaydetti. yapısal eşitlik modellemesi.[5]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b c d "MAGIC Kriterleri". jsvine.com. 16 Şubat 2015. Alındı 13 Şubat 2020.
  2. ^ a b c d "İkna edici bir istatistiksel argüman için kriterler: MAGIC" (PDF). DERS ANA SAYFA ENDEKSİ VE POSTA LİSTELERİ. Simon Fraser Universitesi. Alındı 13 Şubat 2020. Abelson, Robert P. (1995) 'den uyarlanmıştır. İlkeli argüman olarak istatistik. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, s. 12–14.
  3. ^ Qian, Şarkı (2014). "Ekolojide istatistik, ilkeli bir argüman yapmak içindir""". Peyzaj Ekolojisi. 29 (6): 937–939. doi:10.1007 / s10980-014-0042-y.
  4. ^ Caludia, Stanny. "404 - Sayfa Bulunamadı | Batı Florida Üniversitesi" (PDF). uwf.edu. Arşivlenen orijinal (PDF) 2019-04-16 tarihinde. Alındı 2019-12-23. Alıntı genel başlığı kullanır (Yardım)
  5. ^ Boomsma Anne (2000). "Kovaryans Çalışmalarının Raporlama Analizi". Yapısal Eşitlik Modellemesi. 7: 461–483. doi:10.1207 / S15328007SEM0703_6. S2CID  67844468.