Empirical substantive research, such as in the life or social sciences, is commonly categorized into the two modes exploratory and confirmatory, both of which are essential to scientific progress. The former is also referred to as hypothesis-generating or data-contingent research, while the latter is also called hypothesis-testing research. In the context of empirical methodological research in statistics, however, the exploratory-confirmatory distinction has received very little attention so far. Our paper aims to fill this gap. First, we revisit the concept of empirical methodological research through the lens of the exploratory-confirmatory distinction. Secondly, we examine current practice with respect to this distinction through a literature survey including 115 articles from the field of biostatistics. Thirdly, we provide practical recommendations towards more appropriate design, interpretation, and reporting of empirical methodological research in light of this distinction. In particular, we argue that both modes of research are crucial to methodological progress, but that most published studies -- even if sometimes disguised as confirmatory -- are essentially exploratory in nature. We emphasize that it may be adequate to consider empirical methodological research as a continuum between "pure" exploration and "strict" confirmation, recommend transparently reporting the mode of conducted research within the spectrum between exploratory and confirmatory, and stress the importance of study protocols written before conducting the study, especially in confirmatory methodological research.


翻译:在生命科学或社会科学等实证实质性研究中,研究通常被划分为探索性与验证性两种模式,二者对科学进步均至关重要。前者亦被称为假设生成型或数据依变型研究,后者则常称为假设检验型研究。然而,在统计学的实证方法论研究语境中,探索性与验证性的区分迄今鲜受关注。本文旨在填补这一空白。首先,我们通过探索性与验证性的区分视角重新审视实证方法论研究的概念。其次,我们通过对生物统计学领域115篇文献的调研,考察当前研究实践中对该区分的处理现状。第三,基于此区分,我们为实证方法论研究更恰当的设计、阐释与报告提供实用建议。我们特别指出:两种研究模式对方法论发展都至关重要,但大多数已发表的研究——即使有时以验证性研究为表象——本质上仍属探索性研究。我们强调,将实证方法论研究视作“纯粹”探索与“严格”验证之间的连续体是恰当的,建议在研究报告中透明标注其处于探索性与验证性谱系中的具体定位,并尤其强调在研究实施前撰写研究方案的重要性——这对验证性方法论研究而言尤为关键。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关论文
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员