хаха, голяма халтура беше това за което споменаваш, но не може да се отрече че много неща научихме тогава - изследването си беше относително грамотно (макар че хипотезата че "има диверсификация" някак си не звучеше много авторитетно като оснновнаТА мотивация)

сега пак за текста - може ми тона ми в коментарите по първата част е бил по-рязък от необходимото (за което се извинявам на авторката, която не познавам, но съм сигурен че е е много съвестен и свеж тип който си работи сериозно въпреки всичко на което е подложена), но това в никакъв случай не е било проява на пореден опит от моя страна да се държа нагло по отношение на всичко свързано, макар и косвено с онзи-чието-име-не-се-назовава

изчетох доклада докрай и макар че има много интересни, и вероятно верни и използваеми неща, всички раздели без изклщчение (в различна степен) страдат от един общ проблем. в частност, не извеждат хипотезите си (ако изобщо имат такива) на основата на някаква, макар и рудиментарна, всекидневно-съзнателна 'теория' за това което се случва в катедрата, а джуркат данните и "предават какво показва 'безпристрастната статистика'".

Проблемът на този подход е че всеки кото пише по този начин може да изведе - буквално - каквото си пожелае заключение. Когато методологията (включително статистическата) не е директно от теоретичната постановка на проблема и когато хипотезите не са генерирани преди изобщо данните да са събрани, анализът се изражда в нищо повече от една грамотна спекулация.

Всеки - повтарям - всеки средноинтелигентен човек може да произведе що-годе убедително обяснение на това което се случва веднъж щом вече е видял данните. Проблемът е че съществуват неограничен брой (включително взаимно изключващи се) такива 'принципно' възможни обяснения. Ето защо е изключително важно хипотетичната логика на това което се иска от данните да бъде изведена дълго преди те изобщо да съществуват.

В противен случай, това което става е именно иделогизирано манипулиране на данните и маскиране на тези спекулации с "безпристрастността" на статистическия анализ. Проблемът е, че ако един аргумент почива само на статистиески анализ, той можа да бъде разбит обидно лесно, дори ако е супер софистициран (не че това е проблем на авторите на текста който обсъждаме). Както Ани спомена, тезите на авторите са доста ясни, но си остават неособено подкрепени. Ако има интерес в клуба, може да задълбаем във всеки един от използваните статистически методи и тогава ще стане ясно в каква степен те са арбитрарно подбрани и до каква степен, всъщност подкрепят или не тезите на авторите (струва ли си??!?)

най-чистосърдечно си признавам аз самият съм писал по този начин - в горе споменатото халтурно изследване, ама тогава не е имало кой да ме научи че не се прави така . и макар че до ден днешен смятам че това беше нелош текст, структурата му (джуркане на данни--> интерпретация-->теоретизиране) е напълно неприемлива и показва пълно непознаване на елементарни научни процедури от страна на пишещия (тези и онези редове). хехе, вмсто тази класификация, получих похвали за написаното. ама тогава бях още млад и глупав и си мислех че може да МУ се вярва