Je trouve cela très, très inquiétant que même parmi les chercheurs il y ait des gens qui trouvent cela acceptable d’évaluer un chercheur par son nombre de publication. 🤦​🤦​🤦​

Donc, histoire de remettre les pendules à l’heure : youtube.com/watch?v=42QuXLucH3

Pour éviter le biais du survivant, il faut impérativement n’évaluer un papier scientifique que sur s’il est scientifique ou non, pas sur ses résultats. Si on commence à imposer que le papier ait une certaine valeur (de résultat, donc…), on vient d’introduire un biais du survivant… ce qui détruit tout le caractère respectable et scientifique du système d’évaluation par les pairs ! Donc non, non, non : le nombre de publication acceptée est un des pires critères que l’on peut choisir pour l’évaluation d’un chercheur !

@MartinShadok En plus de ça, les p-values (e.g. p < 0.05) n'ont pas vraiment de sens, car elles représentent la probabilité qu'on observe les résultats qu'on a observés sachant que l'hypothèse est vraie, et non la probabilité de l'hypothèse sachant les résultats observés. #bayes

lucklab.ucdavis.edu/blog/2018/
news.ycombinator.com/item?id=1
youtu.be/PRtwo1j0y2I?t=307

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@rom1v Oh ! Je ne savais pas (je ne suis pas dans un domaine de science expérimentale, enfin pas vraiment). Du coup la barre des 5 % n’a vraiment que peu de sens.

J’ai toujours un petit peu mal à la tête lorsque je tente d’appliquer la formule de bayes, mais j’imagine que l’on ne peut pas connaître la probabilité de l’hypothèse sachant les résultats observés sans savoir… la probabilité de l’hypothèse. J’imagine aussi que « la probabilité de l’hypothèse » dans ce contexte n’est pas équivalente à savoir si l’hypothèse est vraie ou non 😕 J’ai bon ?

@MartinShadok

> j’imagine que l’on ne peut pas connaître la probabilité de l’hypothèse sachant les résultats observés sans savoir… la probabilité de l’hypothèse"

C'est bien le problème :)

>J’imagine aussi que « la probabilité de l’hypothèse » dans ce contexte n’est pas équivalente à savoir si l’hypothèse est vraie

Dans un cas c'est la probabilité que l'hypothèse soit vraie _sachant_ les résultats qu'on a obtenus, dans l'autre, c'est la probabilité que l'hypothèse soit vraie "tout court"

@rom1v Merci pour la précision ☺

J’ai du mal à comprendre ce que veut dire l’hypothèse est vraie tout court : est-ce que c’est vraiment une probabilité, du coup ? Genre, elle est soit vraie, soit fausse, non ? Ou alors c’est la probabilité que l’hypothèse soit vraie sachant tous les résultats préliminaires à l’expérience courante (ce qui ne nous arrange guère ^^) ?

@MartinShadok

> J’ai du mal à comprendre ce que veut dire l’hypothèse est vraie tout court

Quand je dis "tout court", je veux dire sans "sachant que". Ici, c'est la probabilité "a priori" :

> P (A ), the prior, is the initial degree of belief in A.

en.wikipedia.org/wiki/Bayes%27

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