Welche statistischen Methoden sind archaisch und sollten in Lehrbüchern weggelassen werden? [geschlossen]

Bei der Beantwortung einer Frage zu einem Konfidenzintervall für ein Binomialverhältnis habe ich darauf hingewiesen, dass die normale Approximation eine unzuverlässige Methode ist, die archaisch ist. Es sollte nicht als Methode gelehrt werden, obwohl es ein Argument dafür geben könnte, dass es Teil einer Lektion darüber ist, was eine angemessene Methode ausmacht.

Was sind andere „Standard“ -Statistikansätze, deren Verfallsdatum abgelaufen ist und die in zukünftigen Ausgaben von Lehrbüchern weggelassen werden sollten (um Platz für nützliche Ideen zu schaffen)?

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— Michael Lew
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Larry Wasserman stellt die Frage und schlägt in seinem Blog einige Antworten vor . Siehe auch die Benutzerkommentare.

— JohnRos

Warum ist die normale Annäherung schlecht zu lehren?

— Douglas Zare

Ich hatte den Verdacht, dass diese Frage einige konstruktive Antworten liefern könnte, aber nachdem ich die bisher veröffentlichten Antworten (einschließlich der gelöschten) gesehen habe, bezweifle ich dies ernsthaft und stimme dem Schließen zu.

— Makro

Um meinen eigenen Kommentar zu beantworten, gehe ich davon aus, dass die normale Annäherung dazu tendiert, Intervalle zu erzeugen, die zu breit sind, wenn die Wahrscheinlichkeit nahe bei oder und / oder die Anzahl der Versuche gering ist, und es gibt andere Techniken, die engere Konfidenzintervalle erzeugen und mit einer kleinen Anzahl von Versuchen besser funktionieren. Bedeutet dies, dass es schlecht ist, die normale Annäherung abzudecken? Ich glaube nicht. Die normale Annäherung ist einfach und leicht zu merken. Leichte Modifikationen kommen dem Wilson-Intervall sehr gut nahe. Schließen Sie es und seinen Anwendungsbereich ein.

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— Douglas Zare

Ich denke nicht, dass das ein gutes Argument gegen das Unterrichten ist. Die Menschen verwenden, was sie verstehen und sich erinnern, und wenn sie nur Formeln mit komplexem Schriftsatz unterrichten, können die Schüler ihre Intuitionen nicht so gut aufbauen oder einfache Beispiele von Hand erstellen. Wenn die Nachteile wichtig sind, lernen Sie sie kennen, und die Leute können sich daran erinnern, warum es kompliziertere Methoden gibt. Wenn Sie die normale Approximation nicht lehren, wie können Sie dann sagen: "Das Wilson-Intervall liegt nahe an der normalen Approximation mit Laplace-Glättung mit k = 2." Das klingt subjektiv und argumentativ, also stimme ich ab, um zu schließen.

— Douglas Zare

Diese drei würden wahrscheinlich irgendwo in einer Liste veralteter Übungen rangieren:

Suche nach Quantilen der Normal / F / t-Verteilung in einer Tabelle.
Normalitätstests.
Tests der Varianzgleichheit vor Durchführung der beiden Stichproben-T-Tests oder der Anova.
Klassische (zB nicht robuste) univariate parametrische Tests und Konfidenzintervalle.

Die Statistik hat sich im Zeitalter von Computern und großen multivariaten Datenmengen verschoben. Ich erwarte nicht, dass dies rückgängig gemacht wird. Die in weiterführenden Kursen vermittelten Ansätze wurden notwendigerweise in gewisser Weise von den Kritikern von Breiman und Tukey beeinflusst. IMO hat sich permanent auf jene Ansätze konzentriert, bei denen weniger Annahmen getroffen werden müssen, um zu arbeiten. Ein Einführungskurs sollte dies widerspiegeln.

Ich denke, einige der Elemente könnten in einem späteren Stadium noch an Studenten vermittelt werden, die sich für die Geschichte des statistischen Denkens interessieren.

— user603
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Bitte legen Sie Beweise vor, um Ihre Antwort zu unterstützen. Wenn sich dieser Thread in reine Listen von Dingen auflöst, die manche Leute für schlecht halten, muss er geschlossen werden.

— whuber

Ich würde zustimmen, dass die Verwendung statistischer Tabellen eine absolut veraltete Computertechnologie ist. Normalitätstests haben jedoch ihre Gründe.

— StasK

@StasK Einverstanden über die Tabellen (und Normalitätstests); Da wir jedoch offenbar über Pädagogik sprechen, da "Lehrbücher" Verweise auf die Unterstützung des Unterrichts enthalten, kann meines Erachtens ein starker Beweis dafür erbracht werden, wie man Quantile mit Bereichen in PDF-Diagrammen in Beziehung setzt und dieses Verständnis testet, indem Fragen gestellt werden, die manipuliert werden müssen (und daher Schätzung) dieser Bereiche. Die Tabellensuche bleibt eine bequeme Methode zum Schätzen von Bereichen, insbesondere in Endbereichen. Wir müssen uns nur daran erinnern, dass das Nachschlagen (oder Berechnen!) Nur eine Hilfsberechnung ist und nicht der Sinn der Übung ist.

— whuber

Ich stimme den Tabellen zu, und das nicht nur, weil sie unnötig sind. Sie spielen auch mit der Vorstellung, dass der P-Wert, der mit den von ihnen angegebenen kritischen Werten verbunden ist, etwas Besonderes ist. Dies führt dazu, dass die Verwendung von P-Werten als Indizien für Beweise undeutlich wird.

— Michael Lew

Normalitätstests können weggelassen werden, aber vielleicht sollten sie durch Übungen ergänzt werden, die zeigen, wie wenig Kraft sie für die Unterscheidung zwischen Verteilungen mit den kleinen Stichprobengrößen haben, für die die Normalität tatsächlich wichtig ist! Vielleicht sind Übungen, die zeigen, inwieweit sich Nicht-Normalität auf die Eigenschaften verschiedener Tests und Intervallschätzungen auswirkt, noch besser.

— Michael Lew