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Criterios mágicos

Los criterios MAGIC son un conjunto de pautas expuestas por Robert Abelson en su libro La estadística como argumento de principios . En este libro, postula que el objetivo del análisis estadístico debería ser hacer afirmaciones convincentes sobre el mundo [1] y presenta los criterios MAGIC como una forma de hacerlo.

¿Cuáles son los criterios MAGIC?

MAGIC es un backrónimo de:

  1. Magnitud: ¿Qué tan grande es el efecto? Los efectos grandes son más convincentes que los pequeños.
  2. Articulación: ¿Qué tan específica es? [2] Las declaraciones precisas son más convincentes que las imprecisas.
  3. Generalidad: ¿con qué generalidad se aplica? [1] Los efectos más generales son más convincentes que los menos generales. Las afirmaciones que interesarían a un público más general son más convincentes. [2]
  4. Interés: los efectos interesantes son aquellos que "tienen el potencial, a través del análisis empírico, de cambiar lo que la gente cree sobre un tema importante". [1] Los efectos más interesantes son más atractivos que los menos interesantes. Además, los efectos más sorprendentes son más convincentes que los que simplemente confirman lo que ya se sabe. [2]
  5. Credibilidad: las afirmaciones creíbles son más convincentes que las increíbles. El investigador debe demostrar que las afirmaciones realizadas son creíbles. [1] Los resultados que contradicen los previamente establecidos son menos creíbles. [2]

Revisiones y aplicaciones de los criterios MAGIC

Song Qian señaló que los criterios MAGIC podrían ser útiles para los ecologistas. [3] Claudia Stanny los discutió en un curso de psicología. [4] Anne Boomsma señaló que son útiles cuando se presentan resultados de métodos estadísticos complejos como el modelado de ecuaciones estructurales . [5]

Ver también

Referencias

  1. ^ abcd "Los criterios MÁGICOS". jsvine.com . 16 de febrero de 2015 . Consultado el 13 de febrero de 2020 .
  2. ^ abcd "Criterios para un argumento estadístico persuasivo: MAGIA" (PDF) . ÍNDICE DE LA PÁGINA DE INICIO DEL CURSO Y LISTAS DE CORREO . Universidad Simon Fraser . Consultado el 13 de febrero de 2020 . Adaptado de Abelson, Robert P. (1995). La estadística como argumento principista. Hillsdale, Nueva Jersey: Lawrence Erlbaum, págs. 12-14.
  3. ^ Qian, canción (2014). "Las estadísticas en ecología sirven para formular un" argumento basado en principios"". Ecología del Paisaje . 29 (6): 937–939. doi : 10.1007/s10980-014-0042-y .
  4. ^ Caludia, Stanny. "404 - Página no encontrada | Universidad de West Florida" (PDF) . uwf.edu . Archivado desde el original (PDF) el 16 de abril de 2019 . Consultado el 23 de diciembre de 2019 . {{cite web}}: La cita utiliza un título genérico ( ayuda )
  5. ^ Boomsma, Anne (2000). "Análisis de informes de estudios de covarianza". Modelos de ecuaciones estructurales . 7 : 461–483. doi :10.1207/S15328007SEM0703_6. S2CID  67844468.