Мой профессор статистики так говорит, все книги, на которые я смотрю, утверждают: пост-специальное тестирование ненаучно. Вы должны сначала вывести гипотезу из теории, а затем собрать данные и проанализировать их.
Но я действительно не понимаю, в чем проблема.
Предположим, я вижу данные о продажах автомобилей разных цветов и формирую гипотезу о том, что из числа продаваемых автомобилей разноцветного цвета наибольшая группа автомобилей на улице должна быть белой. Так что однажды я сижу на какой-то улице и отмечаю все цвета всех автомобилей, которые меня проезжают. Затем я делаю некоторые тесты и нахожу что угодно.
Теперь, предположим, мне было скучно, я однажды сидел на какой-то улице и заметил все цвета всех машин, которые проезжали мимо меня. Поскольку я люблю графики, я строю красивую гистограмму и нахожу, что белые машины составляют наибольшую группу. Поэтому я думаю, что, возможно, большинство автомобилей на улице белые и выполняют некоторые тесты.
Как и почему результаты или интерпретация результатов апостериорного теста отличаются от результатов теста, основанного на теории * гипотез?
* Во всяком случае, как называется противоположность после специального теста?
Я хотел бы добавить, что большая часть наших знаний о Вселенной (Земля движется вокруг Солнца) выводится постфактум из наблюдения.
Мне кажется, что в физике совершенно нормально предположить, что это не совпадение, что солнце восходит на Востоке в течение последней тысячи лет.