The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose

La posizione dell'American Statistical Association sui p-values [paper+commentaries]. I commentaries dicono molto di più della posizione. Anche questo commento ai commentaries merita di essere letto [post].

Evaluating Replications: 40% full ≠ 60% empty

Sul ruolo dei disegni differenti nella crisi della replicabilità [html] [rebuttal].

Pvalues, hypothesis testing, and model selection: it’s de´ja` vu all over again

Una critica commentata dei criteri di informazione per la scelta di modelli concorrenti [papers].

Mistaken advice on red meat and cancer

Perché la raccomandazione di evitare la carne rossa non è basata sull'evidenza [post].

P-value madness: a puzzle about the latest test ban

Ancora sull'eliminazione dei "p-values". Davvero risolve il problema? [post]

Why propensity scores should not be used for matching

Simulazione e analisi di dati reali rivelano i probleml del matching effettuato coi propensity scores [paper].

Mastering variation: variance components and personalised medicine

"La credenza comune che ci sia un forte elemento personale nella risposta ai trattamenti non è suportata da una buona evidenza statistica" [abstract]. Leggete anche questa presentazione dell'Autore (Stephen Senn).

A closer look at testing the “no-treatment-effect” hypothesis in a comparative experiment

Una classificazione illuminante dei test per valutare l'ipotesi di "nessun effetto" di un trattamento [abstract].

Misunderstandings about Q and ‘Cochran's Q test' in meta-analysis

Il test Q di Cochran non è mai stato utilizzato dal suo Autore per valutare l'eterogeneità ma questo è niente rispetto al fatto che Q, I2 e la procedura di DerSimonian-Laird sono fallaci [abstract].

Cochran’s paper "Observational Studies" and comments

Un classico dell'Epidemiologia commentato da epidemiologi contemporanei [paper].