Att tolka statistiska data som bevis Statistiska bevis: Ett sannolikhetsparadigm fokuserar på sannolikhetslagen som är grundläggande för att lösa många av de problem som är förknippade med att tolka data på detta sätt. Statistiken har länge försummat denna princip, vilket har lett till en mycket bristfällig metod. Den här boken rättar till balansen och förklarar varför vetenskapen har klamrat sig fast vid en bristfällig metodik trots dess välkända brister. Efter att ha undersökt styrkorna och svagheterna i Neymans och Pearsons arbete och Fisher-paradigmet, föreslår författaren ett alternativt paradigm som i sannolikhetslagen ger det explicita begreppet bevis som saknas i de andra paradigmen. Samtidigt behåller detta nya paradigm elementen av objektiv mätning och kontroll av frekvensen av missvisande resultat, egenskaper som gjorde de gamla paradigmen så viktiga för vetenskapen. Sannolikhetsparadigmet leder till statistiska metoder som har en övertygande logik och en elegant enkelhet som inte längre tvingar läsaren att välja mellan frekventistisk och Bayesiansk statistik. Språk: Engelska