キャリア ゲルマンはコロンビア大学のヒギンズ統計学教授、政治学教授、応用統計センター所長である。[ 4 ] [ 5 ] 彼は統計哲学と方法論、特にベイズ統計学 [ 6 ] と階層モデル [ 7 ] に大きく貢献している。
彼は統計プログラミングフレームワークであるStan の開発におけるリーダーの一人である。
統計的推論と仮説検定に関する考察 ゲルマンの統計的推論へのアプローチは、統計的有意性 を探すよりも、データの変動とデータ間の関連性を研究することに重点を置いている。[ 8 ]
ゲルマンは、仮説検定に対する自身のアプローチは、統計的推論の典型的な考え方とは「(ほぼ)正反対」であると述べている[ 9 ] 。標準的なアプローチは帰無仮説を棄却することを目標としているように見えるが、ゲルマンは棄却から多くを学ぶことはできないと主張する。一方、棄却されないということは、次のようなことを教えてくれる。「それは、研究がノイズに満ちていること、研究には関心のある事柄を特定するのに十分な情報がないことを教えてくれる。たとえ研究が完璧に行われ、測定が偏りがなく、サンプルが母集団を代表している場合でも、など。これは有用な知識となり得る。つまり、単なるノイズかもしれないパターンを説明しようとする責任から解放されるということだ。」ゲルマンはまた、科学におけるより大きな確証主義と反証主義のパラダイムの文脈の中で研究を行っている[ 10 ] 。
ゲルマンの統計的推論へのアプローチは、彼の研究における主要な繰り返しテーマである。[ 11 ]
一般向け報道 2017年にワシントン大学 で講演 ゲルマンは、政治学と統計学をジャーナリストや一般の人々にとってより身近なものにするための努力で知られています。彼は、ワシントン・ポスト紙 が発行するブログ「The Monkey Cage」 [ 12 ] の主要執筆者の1人でした。このブログは、政治に関する情報に基づいた解説を提供し、政治学をより身近なものにすることに専念しています。[ 13 ]
ゲルマンは、社会科学における統計的手法を扱う自身のブログも運営している。[ 14 ] 彼は、ベイズ統計、データの表示、社会科学における興味深いトレンドについて頻繁に執筆している。[ 15 ] [ 16 ] ニューヨーク・タイムズ によると、彼のブログでは「科学における最良の統計的手法についての考えを投稿しており、彼が不条理で非科学的だと考えるものに頻繁に重点を置いている… 彼の投稿はよく読まれるほど尊敬されており、彼の批判は鋭いため、彼の批判の多くは強いシャーデンフロイデの感覚で楽しまれています。」[ 17 ]
ゲルマンは、方法論的に不十分な研究を批判する著名な人物であり、そのような研究が再現性の危機 の一因となっていると指摘している。[ 17 ]
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