Kurs realizowany w formie zdalnej na platformie ZOOM.

Istotność (znamienność) statystyczna zajmuje w nauce osobliwe miejsce. W tekstach popularnych pojawia się sporadycznie, zwykle w pozbawionych znaczenia wzmiankach. Powszechnie zaś występuje w artykułach naukowych z wielu dziedzin. Niekiedy można odnieść wrażenie, że jej uzyskanie jest głównym celem. Autorzy stoją przed koniecznością przedstawiania wyników istotnych statystycznie, niemal nigdy jednak nie pada pytanie o to, jaką ta istotność niesie informację o badanych zjawiskach, czy o zdobytej na ich temat wiedzy. Podręczniki statystyki zwykle uchylają się od rozpatrzenia sensu tego pojęcia z punktu widzenia badacza czy odbiorcy wyników badań. Powstała luka pełna jest różnych mitów. Niektórzy krytycy określali więc testowanie istotności mianem toczącego naukę nowotworu i postulowali skazanie testów na banicję.

Zajęcia nie stanowią regularnego kursu statystyki czy statystycznej analizy danych. W szczególności uwzględnione jest ograniczone spektrum metod, głównie dość prostych. Konkretne metody (testy, przedziały statystyczne) i związki między nimi są wykorzystywane do zaprezentowania pułapek związanych z kultem istotności statystycznej, przed którymi większość typowych kursów nie ostrzega. Proste symulacje komputerowe używane są w celach ilustracyjnych, bez skupiania się na aspektach technicznych.

Takie podejście może trafić do osób, które spotkały się z wnioskowaniem statystycznym na typowych kursach lub w praktycznych zastosowaniach, ale mają co do niego poważne wątpliwości. Może też być interesujące dla tych, którzy takiego treningu nie przeszli, a chcąc się czegoś o istotności statystycznej dowiedzieć, dążą raczej do zrozumienia ukrytych w praktyce wnioskowania statystycznego znaczeń, niż do zdobycia bardzo konkretnych umiejętności o charakterze technicznym. Problemy praktyki statystycznej są rozpatrywane częściowo w kontekście błędów poznawczych, oszczędności myślenia, dążenia do domknięcia poznawczego i pytania o to, w jaki sposób popełnianie błędów może okazywać się korzystne.

Treść wykładu obejmuje następujące kwestie:

1. Metody wnioskowania statystycznego jako sposób na okiełznanie niepewności wyników. Główne idee i ich możliwe odniesienia do badanych fragmentów rzeczywistości.
2. Przykładowe proste testy statystyczne.
3. Istotność statystyczna a istotność praktyczna (np. kliniczna) – tradycyjne rozróżnienie, jednak niewystarczająco daleko idące.
4. Inne podejścia do niepewności statystycznych: przedziały statystyczne, ich związki z testami.
5. Powszechnie funkcjonujące mity dotyczące interpretacji wnioskowania statystycznego.
6. Ważniejsze wątki toczących się od dawna debat o sensie testów istotności.
7. Nagłośniony ostatnio kryzys powtarzalności w nauce, w aspekcie statystycznym będący kryzysem nieuzasadnionych oczekiwań.
8. Możliwości pogodzenia różnych podejść do wnioskowania po odpowiednim ich przeformułowaniu.