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在好的研究中，作者会用简单的语言解释他们所使用的每个统计推论。他们更喜欢使用易于理解的推论（如置信区间）而不是难以解释的推论（如p值和效能，用标准差归一的效应量）。他们会清晰地用如下语句解读每个结果：“这里也许有一些真正的差异”（正面结果），“这里似乎没有影响，或者只有很少的影响；我们看到的大部分是随机噪声”（负面结果），或者“还不清楚其意义”（空结果）。是后的那种结果，也很令人安心，因为它告诉你在看到数据时对其意义的不确定是有原因的，是统计推论也不能排除这个不确定性（至少不能通过这个来排除；也许有不同的分析可以带来指路明灯）。诚实地讨论局限性
任何实证研究的坚实汇报都需要有一个独立章节来讨论研究的局限性，通常以“对有效性的威胁”为标题。这个讨论提供关于以下问题的信息：“什么是通过这个研究所不能达到的”，“什么样的解读会有问题（构建效度）”，“研究中的什么东西可能或者已经出错了（内部效度）”，“要推广研究结果的限制是什么（外部效度）”。对一份好的研究报告来说，你通常已经意识到了这些问题，那这个章节就不会提供许多令人惊讶的信息。可信研究的作者能接受批判点的存在。如果一份研究试图消除所有批评的可能性，通常不是一个好的兆头。目前为止，你大概会同意达到高可信度绝非易事。这并不意味着没有（或几乎没有）可靠的研究；只是可靠的研究总是很少。它们比我们想象中的得多，充满了我们不喜欢的“如果”、“当”和众多假设。在这样的情况下抱怨是没有意义的；这只是我们所生存和创造（就技术而言）的复杂世界所造成的不可规避的结果。如果我们足够耐心，并且能对我们已经发现的东西感到高兴的话，那这就不是一个问题。
浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）
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我们认为，真正的问题在于：工程师和科学家们很理解复杂性，也很重视复杂性及其带来的工作量，还能对它表示敬畏，我们整体的社会和文化并不是这样。我们被许多壮观的事物和景象所包围，不再把小新闻当做新闻。我们很难去留意那些由50个单词组成的未经扭曲的、错综复杂的研究结论。
大众媒体会有所行动。为了吸引眼球，他们忽视、夸张或扭曲实证研究的结论，这些结论通常被弄得面目全非。科学家们通常也帮不了什么忙，只能写写所谓的摘要，仅仅是宣布结果而不是概括它们。在任何情况下，担子都会压在挑剔的读者肩上，需要他们更仔细地阅读。你需要从研究中挖掘出一份报告，消化它，决定它的可信度，把对你可靠和相关的东西带回家。作为软件工程师你的资质意味着你有能力这样做。软件工程的进步需要许多工程师经常实践这种能力。这本书的内容就代表着一次实践的大好机会。系统性评审已经在其他学科中被广泛应用了几十年。当研究人员需要调查针对一个特定“话题”的所有支持性或反驳性证据时，就需要启动一次系统性评审。在软件工程中，通常会涉及打听一种方法或者流程的效果。实施系统性评审的研究人员会选择与特定研究问题相关的实证研究，评估每个研究的有效性，确定这些研究所显示的趋势。系统性评审旨在以一种公平、可复验、可审查的方式，找到、评估并集合所有关于某个话题的相关证据。一点：结果是可重复的，就是说如果另一个研究小组遵循同样的协议，他们会得到同样的结果。理论上说，系统性评审应该严格按照预先定义好的研究协议展开。这并没有看起来那么容易。虽说协议是被测试过的，它可能没有识别出设计和汇报相关原始研究的所有变种。你可能碰到协议所没有包含的情况。在这种情形下，协议需要修订。根据不同修订的性质，你可能需要评审以前的工作甚至重做许多工作，来保证其符合修订后的协议[51]。
在确定相关研究的过程中，关键因素是选择进行搜索的数字图书馆，还要确定搜索是自动的还是手动的。手动搜索需要查看一组（纸面或者在线）期刊的以往发行记录，从标题和摘要中确定哪些文章能够被候选包含在评审中。自动搜索使用字符串，通常是基于复杂布尔公式的字符串，通过在线目录查找文章。在医学文献中，建议从所研究的问题中抽取字符串做搜索。