Re: [資訊] 出生月份差異與學業成就之關係

看板BabyMother作者 (子辰)時間6年前 (2018/01/22 12:52), 6年前編輯推噓12(12推 0噓 31→)
留言43則, 14人參與, 6年前最新討論串8/10 (看更多)
當然我們不能否定統計數據的參考價值 但是強調統計結果所衍生的結論一定正確 這在科學上就是"過度解讀" 我簡單以下圖做例子 https://3.bp.blogspot.com/-2NdncaBjUqc/VwcPTq0eYSI/AAAAAAAHRtM/gAeiD9S0Wx8/s0/phpA5SbOb 如果你解讀成 二氧化碳的濃度變化導致全球氣候變遷 太陽輻射強度近乎無關氣候變遷 這就是數據過度解讀 在科學上你只能保守解讀成 二氧化碳濃度與全球氣溫變化"相關性較高" 太陽輻射強度與全球氣溫變化"相關性較低" 因為也有可能是全球氣溫變化導致二氧化碳濃度產生變化 說二氧化碳變化影響氣溫變遷 這就是過度解讀所衍生的另外一個問題"導果為因" 但我們因為把近代全球暖化視為真，所以才容易產生謬誤 第二統計學會產生的問題是"無法固定其他變因" 如果你把"出生月分"當作操作便因 那麼其他環境變因就一定要固定 但這是統計學無法做到的部分 統計學可以統計出兩件事的相關性 但是兩件事之間的相關性就一定要靠實驗去證實 如果無法藉由實驗驗證 那麼統計數據就只具參考價值 如果硬是要強調推論結果為真 你除了像科幻片一樣 把同樣的基因複製成不同月份出生的人 然後讓他們從出生到實驗結束 都生活在相同的環境接受相同的教育 吃一模一樣的食物作息都要相同 所以只能說在科學的角度來說 你可以就統計結果提出"假說" 但你要讓世人都接受你的學說變"定律" 就一定要有實驗 就一定要有實驗 就一定要有實驗 然後.................. 當別人提出樣本質疑統計數據時 應該是要反思自己的樣本取樣是否有缺點 而不是反駁別人個案與統計結果不能混為一談 最後 我個人相信先天因素所造成的影響 所以我並沒有反對這份論文的意義 但這社會學科論文會有那麼多的爭議 原因如上述 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.160.238.105 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/BabyMother/M.1516596755.A.B3E.html
推
01/22 12:56, 6年前 , 1F
其實社會科學的東西 很多都無法經過嚴謹的驗證
01/22 12:56, 1F
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01/22 12:56, 6年前 , 2F
因此都只是假說程度
01/22 12:56, 2F
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01/22 12:57, 6年前 , 3F
真的僅供參考而已
01/22 12:57, 3F
推
01/22 13:03, 6年前 , 4F
社會科學的研究就是會這樣，但今天網友提出這項研究
01/22 13:03, 4F
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01/22 13:03, 6年前 , 5F
來說，並不是要你相信這就是鐵律，而是要你若遇到
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01/22 13:03, 6年前 , 6F
狀況時可以有準備可以有對策，這就是雖然社會科學無
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01/22 13:03, 6年前 , 7F
法精確但卻有用的研究價值！
01/22 13:03, 7F
推
01/22 13:19, 6年前 , 8F
沒人說結論一定正確啊 QQ 但是每篇都一定會有假說
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01/22 13:20, 6年前 , 9F
論 接著最後一定會說“further research is needed"
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01/22 13:20, 6年前 , 10F
以沒問題
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01/22 13:20, 6年前 , 11F
本來就是參考用 但是不用否認數據啊
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01/22 13:57, 6年前 , 12F
個案的部分 其實也是以子之矛攻其之盾
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01/22 13:58, 6年前 , 13F
因為個案們也都是只講他們的結果 而沒有交代他們在
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01/22 13:59, 6年前 , 14F
其他變因上的數據不是嗎 這些個案家境如何 父母社經
01/22 13:59, 14F
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01/22 14:00, 6年前 , 15F
地位如何 IQ是否超群 是否家中有哥姐可輔導追隨
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01/22 14:01, 6年前 , 16F
...你所能舉出的一切對大樣本的質疑 轉180%度通通
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也是對這些小樣本的質疑 不是嗎
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01/22 14:03, 6年前 , 18F
那既然大樣本與小樣本都一樣不能控制這些變因
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推
01/22 14:03, 6年前 , 19F
上面你所舉的過度解讀例子，不就等同於拿八月優秀
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01/22 14:03, 6年前 , 20F
生來反駁此研究一樣？此研究代表意義是學期制影響優
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01/22 14:03, 6年前 , 21F
勢弱勢月份，之前版友說過日本也有研究，但是日本
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01/22 14:03, 6年前 , 22F
歐美學期制月份不同，所以弱勢月份也不同，這是研究
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01/22 14:03, 6年前 , 23F
的價值所在，單單舉個案如我早讀我優秀來反駁大量
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01/22 14:03, 6年前 , 24F
數據，不就是過度解讀的最佳例證嗎，一堆人自己解
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01/22 14:03, 6年前 , 25F
讀成八月生很差啊orz再來變因很多那研究就不要做了
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01/22 14:03, 6年前 , 26F
嗎？吃什麼會得什麼病的研究也不要做了，反正人一出
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01/22 14:03, 6年前 , 27F
生壽命就決定了，變因太多，何必研究吃什麼導致癌症
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01/22 14:03, 6年前 , 28F
，小孩快樂學習就好，做教育統計教育決策都不用，
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01/22 14:03, 6年前 , 29F
反正變因那麼多，人生下來智商就是遺傳的嘛，何必？
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01/22 14:08, 6年前 , 30F
最後就只能比樣本數了不是嗎
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01/22 14:14, 6年前 , 31F
有句話說：量化研究是看平均，質性研究是看特例
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01/22 14:14, 6年前 , 32F
這些個案的價值，應該是收集起來做直質性研究
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01/22 14:14, 6年前 , 33F
兩者其實可以相輔相成，而不是互相否定才對
01/22 14:14, 33F
當你看到"出生月份"與"學習成就"兩個變量有高度相關時 解讀成出生月份影響學習成就是合理的，因為你很確定這兩者的關係 所以我這邊的過度解讀不是"導果為因" 而是在還沒有發現兩個變量中間的關聯時就不能果斷下結論 我再拿環境變遷的例子說明 以現今的數據來說 工業革命後"聖嬰現象"的頻率與強度都有增加的趨勢 所以很多書籍會說"聖嬰現象是全球暖化的結果" 這句話就大有問題，也就是我所謂的"過度解讀" 因為在還沒有了解聖嬰現象的形成機制前 你就不能說暖化與聖嬰現象相關 所有的研究成果都必須建立在龐大的數據上 但是相同的數據常常會有不同的解讀 所以在環境議題上 才會衍生出有人支持核電有人支持火力的狀況 但是我想表達的是只要能說出箇中道理 數據可以有百百種解讀 比方說 因為人類學習發展階段隨年齡不斷成長與改變 所以八月出生的學生由於差幾個月齡 導致七八月出生學童在學習知識上產生困難 那就必須有額外的實驗去支持你的論點 不然就只是停留在"統計"而不是"研究" 當然實驗不可能像是自然學科一樣可以將變因控制的那麼徹底 所以你就也不能期待所有人都能夠去接受你的理論 就像全球暖化到現在也是有人持保留態度 甚至把它當作假議題看待 ※ 編輯: tommy0520 (118.160.238.105), 01/22/2018 15:25:34
推
01/22 16:34, 6年前 , 34F
欣賞這篇
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推
01/22 16:42, 6年前 , 35F
精闢
01/22 16:42, 35F
※ 編輯: tommy0520 (118.160.238.105), 01/22/2018 17:04:38
推
01/22 17:56, 6年前 , 36F
推這篇
01/22 17:56, 36F
推
01/22 18:00, 6年前 , 37F
推
01/22 18:00, 37F
推
01/22 23:28, 6年前 , 38F
我大學的會計教授是8月生的
01/22 23:28, 38F
推
01/23 13:09, 6年前 , 39F
推！
01/23 13:09, 39F
推
01/23 15:38, 6年前 , 40F
大推這篇言之有理,比起無法獲得別人認同就開始放大
01/23 15:38, 40F
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01/23 15:38, 6年前 , 41F
絕意氣發言真的高下立判
01/23 15:38, 41F
推
01/23 22:08, 6年前 , 42F
推
01/23 22:08, 42F
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01/27 01:49, 6年前 , 43F
不是這樣好嗎 科學本來就是不斷的假設與驗證
01/27 01:49, 43F
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