Статистика и ГМО

[Dmitriy40]

Dan B-Yallay в сообщении #1342263 писал(а):

Для выбора правильной гипотезы из каких гипотез?

Из любых прочих, которые собственно и проверяем. НГ показывает имеет ли смысл вообще их проверять или в данных лишь шум.

Dan B-Yallay в сообщении #1342263 писал(а):

И как тогда Вы понимаете альтернативную гипотезу? Что "данных достаточно"?

Да. И значит имеет смысл проверять (вычислять корректность) прочих гипотез.

[Dan B-Yallay]

Dmitriy40
Я никогда о подобном не слышал, поэтому мне всё это очень удивительно.

Предположим, у меня есть монета и я хочу проверить её на "честность". Эксперимент будет заключаться в подбрасывании монеты 100 миллионов раз. Если я Вас правильно понял, то Нуль-гипотеза должна заключаться в том, что данных недостаточно, чтобы выяснить что-либо. Каким должен быть результат ста миллионов подбрасываний, чтобы вынудить меня считать, что "данных достаточно"? А при каком раскладе необходимо считать, что в данных шум и их не хватает?

Далее, пусть результаты подбрасываний показали, что "данных достаточно". Каким экспериментом/путём мне теперь проверять гипотезу "монета честная"?

[Dmitriy40]

Dan B-Yallay в сообщении #1342270 писал(а):

Я никогда о подобном не слышал, поэтому мне всё это очень удивительно.

Повторю свои слова:

Dmitriy40 в сообщении #1342260 писал(а):

Пока воздержусь от ответов так как вполне возможно ошибаюсь таки я (всё же статистику не изучал, а интуиция дело такое ...).

Допускаю даже что я неосознанно пользуюсь правильным определением НГ и странности возникают лишь при формулировке словами.

Dan B-Yallay в сообщении #1342270 писал(а):

Предположим, у меня есть монета и я хочу проверить её на "честность".

Ок, что значит "честная"? В простейшем случае это значит Вы хотите убедиться что что некая функция $f(\mathbf{r},N)=\dfrac{1}{N}\sum\limits_i^N r_i$ на множестве зарегистрированных значений бросков принимает значение $0{,}5$, т.е. вероятность выпадения решки равна половине. Проверяемая гипотеза: $|f(\mathbf{r},N) - 0{,}5| < 10^{-3}$, суммирование по всем броскам и сравнение с интервалом допуска (для простоты взятым мною с потолка). Гипотеза - что выполняется сравнение (и тогда монета честная). Альтернатива (опровержение) - сравнение не выполняется и следовательно монета не честная. Нулевой гипотезой (НГ) должна быть что $N$ слишком мало для сравнения с $10^{-3}$ - именно так выглядит условие "данных недостаточно". Всё, теперь формулы статистики в руки и считать, сначала нулевую гипотезу (что $N=10^8$ позволяет уменьшить шум и вероятность случайного совпадения до значений менее $10^{-3}$ и НГ опровергнута), потом свою что монета честная.
Для порога $10^{-9}$ нулевая гипотеза опровергнута не будет и в этом случае проверять свою гипотезу о честности монеты бессмысленно. Она (гипотеза о честности монеты) при этом не подтверждается, но и не опровергается (на чём как мне показалось настаивал ТС). Т.е. НГ никогда не опровергает (ну и не подтверждает конечно) проверяемую гипотезу (о честности монеты). В данном случае эксперимент не дал (достаточно) данных для подтверждения или опровержения гипотезы о честности монеты. Даже получив вероятность ровно $f(\mathbf{r},N)=0{,}5$ нельзя быть уверенными (с указанной порогом значимостью) в честности монеты, это может быть например и случайным совпадением.
Вот как-то так.
В других терминах НГ можно пересказать так: данных недостаточно для подтверждения связи между $f(\mathbf{r},N)$ и $0{,}5$ (на выбранном уровне значимости). Это ровно первый вариант определения.

[Dan B-Yallay]

Dmitriy40
Спасибо. Мне кажется, что для разбора вопроса, заданного ТСом, лучше пользоваться стандартными определениями и критериями.

[mihaild]

peripatetic в сообщении #1342259 писал(а):

Там надо разбираться, конечно, но я бегло глянул на Таблицу 2 - по ней контрольная группа только раз (из 60 сравнений) на 1 отстала от экспериментальных, которых кормили спецдобавками. На первый взгляд, лучше держаться подальше от того, чем там кормили мышей

А на второй взгляд можно посмотреть на рис. 1 и обнаружить, что самцов для увеличения продолжительности жизни надо либо кормить ГМО, либо поить roundup'ом - шансы не дожить до заветных 624 дней в этом случае падают втрое!
На третий взгляд можно поиграть в Guess the Correlation и отказаться от попыток анализировать статистические данные на глаз.
На четвертый взгляд можно почитать описания экспериментов, их разборы, и понять, почему там всё плохо. Например, лучшая возможная обработка данных по смертям, указанным черным цветом (т.е. почти все смерти у самок) - выкинуть их.

[Dan B-Yallay]

Меня смутило, что кроме группы в которой крыс кормят добавками ГМО, есть еще и такие, где подают смесь ГМО с канцерогенным пестицидом, а также просто добавками пестицида.

Тут видимо не только вред ГМО исследуется.

[mihaild]

Dmitriy40 в сообщении #1342260 писал(а):

По рабоче-крестьянски я НГ понимаю так: данных недостаточно для выбора правильной гипотезы

На напальцевом уровне строгости мне кажется я понимаю о чем вы, и согласен.
На более четком - не согласен. Хотя бы потому что в вашей формулировке НГ вообще не является утверждением (в ней есть аж два свободных параметра).

Кажется что в реальной жизни у нас процедура такая.
Фиксируем множество распределений $H$ (это могут быть как непосредственно измеряемые величины, так и статистики от них). Фиксируем некоторое его подмножество $H_0$ - оно называется нулевой гипотезой (часто состоит из одного распределения - например, распределения какой-то статистики от двух выборок при условии, что ожидание у них одинаковое).
Выбираем $p$ и какое-нибудь множество $X$ (например, интервал), такое что вероятность попасть в него для распределений из $H_0$ не меньше $p$.
Теперь проводим эксперимент и получаем число. Если оно попало в $X$ - то нулевая гипотеза не отвергнута с уровнем значимости $p$. Если не попало - то отвергнута.
Так происходит потому что мы не готовы выкидывать распределения, при которых шансов наблюдать то, что мы видели, достаточно много.

При этом понятно, что опровержение зависит и от гипотезы, и от уровня значимости. И одни и те же данные с одним и тем же уровнем значимости могут отвергнуть одну гипотезу и не отвергнуть другую.

[Dmitriy40]

Dan B-Yallay
mihaild
В общем я согласен, лучше более формально, и я влез зря - ошибочно оценил уровень ТС, он на самом деле оказался заметно лучше.

[peripatetic]

Спасибо, мил-человек, на добром слове. Ну и я в долгу не останусь, объясню, что смогу. Статистика это не то же самое, что чистая наука, в ней есть элемент воли, который в науке (почти) отсутствует. Иными словами, у нее есть практическая часть, которую можно использовать в своих целях. Именно поэтому возникает произвол в выборе НГ, которую можно выбирать сообразно обстоятельствам: для гаек можно взять утверждение производителя, для неизвестных грибов безопаснее исходить из того, что все грибы вредны; для предлагаемых лекарств - считать, что они не действуют.
Если эксперимент нас не опровергает, то
мы продолжаем придерживаться свое начальной (нулевой) гипотезы, которую мы выбрали исходя из своих соображений, или из правдоподобия (это уже "научный", а не "волевой" выбор).

[mihaild]

Ну вот Сералини проводил эксперименты по поиску вреда от ГМО (нулевая гипотеза: ГМО безопасны), и его не обнаружил.
Отдельно можно проверять, что вред есть (точнее что он больше какого-то порога - брать в качестве нулевой гипотезы утверждения "эффект есть" не стоит, т.к. чтобы отличить сколь угодно слабый эффект от его осутствия нам может понадобиться сколь угодно больша выборка).

Вообще проверки примерно одинаковые - по данным, по которым нельзя отвергнуть гипотезу "вреда нет" с некоторым уровнем доверия, можно с некоторым (другим) уровнем доверия отвергнуть гипотезу "вред больше вот такого порога" (чем выше порог - тем выше и уровень доверия).

[peripatetic]

В принципе так и есть, но с одной важной оговоркой. EugeneUS уже указал, что доказать полное отсутствие вреда невозможно - для этого нужно знать все его виды и учитывать сколь угодно слабые влияния. Тем не менее, что-то сделать можно - задаться допустимым процентом вреда (доля испытуемых, у которых вред будет обнаружен) определенного типа и уровнем достоверности. Однако, это значительно усложнит эксперимент, например, если потребовать чтобы процент вреда быд 0.001 (страдает не более, чем каждый тысячный), то на высоком уровне достоверности, отличие между контрольной и экспериментальной группой будет очень сложно выявить. Проще говоря, понадобятся намного больше мышей. В результате, проводятся опыты с НГ "ГМО безопасно" и, пока она не отвергается, все довольны. Проблема, однако в том, что оценить возможный вред таким образом крайне сложно, отдельный эксперимент (в котором НГ уцелеет), вообще ничего о вреде не скажет, кроме того, что он не обнаружен. Надо провести несколько тождественных экспериментов, чтобы нарастить статистику. Но проводятся ли такие серии? Я не знаю, мне кажется, что нет. Если я тут прав, то вывод состоит в том, что безопасность ГМО не доказана, точное утверждение состоит в том, что "вред не обнаружен". Однако, в массовом сознании верное утверждение заменилось на неверное - "доказано, что ГМО безопасны", в этом можно убедиться в Википедии статью
"Исследования безопасности генетически модифицированных организмов".

[rockclimber]

peripatetic в сообщении #1342397 писал(а):

точное утверждение состоит в том, что "вред не обнаружен".

Поздравляю, вы делаете поразительные успехи! Всего четыре страницы демагогии, и вы наконец-то пришли к тому, что сказал Munin еще во втором сообщении в топике:

Munin в сообщении #1341843 писал(а):

это не значит, что мы доказали, что ГМО безопасны. Мы показали, что данный эксперимент не доказывает, что ГМО опасны.

Но на самом деле это тоже хорошо, большинство заходящих сюда опровергателей "официальной науки" (которая, как известно, "мафия"), не могут осилить даже этого.

Dmitriy40 в сообщении #1342381 писал(а):

я влез зря - ошибочно оценил уровень ТС, он на самом деле оказался заметно лучше.

Не вижу, где он "заметно лучше". Кроме повторения раз за разом одной и той же цитаты из Википедии и регулярного блуждания в трех соснах, я у него ничего не увидел. Судя по всему, ни исходную статью Сералини, ни критику его работы ТС не читал, а читал только чей-то пересказ неустановленного качества (вполне вероятно, уровня бабушки у подъезда). Что именно Сералини принимал за нулевую гипотезу и что он доказывал, он тоже не знает (ни цитат, ни ссылок в топике нет). То есть предмет обсуждения, по сути, отсутствует.

[EUgeneUS]

peripatetic в сообщении #1342397 писал(а):

Тем не менее, что-то сделать можно - задаться допустимым процентом вреда (доля испытуемых, у которых вред будет обнаружен) определенного типа и уровнем достоверности.

Вы опять путаете теплое с мягким.
Если вред, что важно - определенного типа, обнаружен, хотя бы для какой-то доли испытуемых, то значит, ВНЕЗАПНО, что вред обнаружен. А он не обнаружен.
Если Вы покушали грибочков, а позже умерли от пневмонии, диареи или амфибиотной асфиксии, то вред от грибочков не обнаружен. Точно также, если Вы один раз подбросили монетку и выпал орёл, то это не доказывает, что монетка "нечестная".

[peripatetic]

Итак, зафиксируем результаты -
1. До сего момента исследования ГМО показали, что вред не обнаружен, в то время как в целях безопасности лучше было бы взять НГ "ГМО вредно". Однако, такую гипотезу тестировать трудно, поэтому исследователи "ищут под фонарем", занимаясь проверкой НГ "ГМО безопасно". (Строго говоря, сейчас оценить вред от ГМО (если он есть), вряд ли возможно, вернее, оценка будет слишком высокой. Например, в опыте Сералини было 20 мышей, если вред причиняется в 1% случаев, то он его не обнаружит. Число 20, вроде типичное для таких экспериментов. Один процент кажется немного, но учитывая то, что ГМО воздействие происходит на миллионы людей, результат может быть мрачный).

2. В массовом сознании происходит подмена тезиса "вред от ГМО не обнаружен", на "ГМО безопасно". Ссылки давать в это непростое время, не буду, желающие найдут по цитатам.

"Despite the fact that numerous scientific and health organizations around the world have examined the evidence regarding the safety of genetically modified organisms (GMOs) and found them to be completely safe, there remains a public controversy on this topic. In fact a Pew Poll found that while 88% of AAAS scientists believe that GMOs are safe for human consumption, only 37% of the public do – a 51% gap, the largest in the survey."
Это не бабушки у подъезда, это "National Academy of Sciences Report on GMOs".
Обращу ваше внимание на 88% ученых, не понимающих, что полную безопасность ГМО доказать невозможно, Скорее всего, они думают что безпасность=недоказанный вред.

Если комментариев нет, можно переходить ко второму пункту.

[Geen]

peripatetic в сообщении #1342410 писал(а):

Итак, зафиксируем результаты

Неверно. Вы так и не поняли главное - мы не можем "взять НГ". Постановкой эксперимента мы можем выбрать только "альтернативную гипотезу". А нулевая гипотеза в любом случае будет "эксперимент в мусорную корзину". И это соответствует обоим вариантам "из википедии".