Critérios MAGIC - MAGIC criteria

Os critérios do MAGIC são um conjunto de diretrizes apresentadas por Robert Abelson em seu livro Statistics as Principled Argument . Neste livro, ele postula que o objetivo da análise estatística deve ser fazer afirmações convincentes sobre o mundo e apresenta os critérios do MAGIC como uma forma de fazer isso.

Quais são os critérios do MAGIC?

MAGIC é um backronym para:

  1. Magnitude - quão grande é o efeito? Os efeitos grandes são mais atraentes do que os pequenos.
  2. Articulação - Quão específica é? Declarações precisas são mais convincentes do que as imprecisas.
  3. Generalidade - como geralmente se aplica? Os efeitos mais gerais são mais atraentes do que os menos gerais. Declarações que interessariam a um público mais geral são mais atraentes.
  4. Interessante - efeitos interessantes são aqueles que “têm o potencial, por meio da análise empírica, de mudar o que as pessoas acreditam sobre uma questão importante”. Os efeitos mais interessantes são mais atraentes do que os menos interessantes. Além disso, efeitos mais surpreendentes são mais convincentes do que aqueles que apenas confirmam o que já é conhecido.
  5. Credibilidade - reivindicações confiáveis ​​são mais atraentes do que as incríveis. O pesquisador deve mostrar que as afirmações feitas são confiáveis. Resultados que contradizem os previamente estabelecidos são menos críveis.

Avaliações e aplicações dos critérios MAGIC

Song Qian observou que os critérios MAGIC podem ser úteis para ecologistas. Claudia Stanny os discutiu em um curso de psicologia. Anne Boomsma observou que eles são úteis ao apresentar resultados de métodos estatísticos complexos, como modelagem de equações estruturais .

Veja também

Referências

  1. ^ a b c d "Os critérios MÁGICOS" . jsvine.com . 16 de fevereiro de 2015 . Página visitada em 13 de fevereiro de 2020 .
  2. ^ a b c d "Critérios para um argumento estatístico persuasivo: MAGIC" (PDF) . ÍNDICE DE PÁGINA INICIAL DO CURSO E MAILISTAS . Simon Fraser University . Página visitada em 13 de fevereiro de 2020 . Adaptado de Abelson, Robert P. (1995). A estatística como argumento de princípio. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, pp. 12-14.
  3. ^ Qian, Song (2014). “Estatísticas em ecologia são para fazer um“ argumento de princípio ” ” . Ecologia da paisagem . 29 (6): 937–939. doi : 10.1007 / s10980-014-0042-y .
  4. ^ Caludia, Stanny. "404 - Página não encontrada | University of West Florida" (PDF) . uwf.edu . Arquivado do original (PDF) em 16/04/2019 . Página visitada em 23/12/2019 . Cite usa título genérico ( ajuda )
  5. ^ Boomsma, Anne (2000). "Reporting Analysis of Covariance Studies". Modelagem de Equações Estruturais . 7 : 461–483. doi : 10.1207 / S15328007SEM0703_6 . S2CID  67844468 .