Statistische Evidenz: Ein Wahrscheinlichkeitsparadigma konzentriert sich auf das Gesetz der Wahrscheinlichkeit, das für die Lösung vieler Probleme im Zusammenhang mit der Interpretation von Daten auf diese Weise von grundlegender Bedeutung ist. Die Statistik hat dieses Prinzip lange vernachlässigt, was zu einer ernsthaft mangelhaften Methodik geführt hat. Dieses Buch stellt das Gleichgewicht wieder her und erklärt, warum die Wissenschaft trotz ihrer bekannten Mängel an einer fehlerhaften Methodik festgehalten hat. Nach der Untersuchung der Stärken und Schwächen der Arbeiten von Neyman und Pearson und des Fisher-Paradigmas schlägt der Autor ein alternatives Paradigma vor, das im Gesetz der Wahrscheinlichkeit das explizite Konzept der Evidenz vorsieht, die in den anderen Paradigmen fehlt. Gleichzeitig behält dieses neue Paradigma die Elemente der objektiven Messung und Kontrolle der Häufigkeit irreführender Ergebnisse bei, die die alten Paradigmen für die Wissenschaft so wichtig machten. Das Wahrscheinlichkeitsparadigma führt zu statistischen Methoden, die eine überzeugende Begründung und eine elegante Einfachheit haben und den Leser nicht mehr zwingen, sich zwischen frequentistischer und Bayes'scher Statistik zu entscheiden. Sprache: Englisch