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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Practical statistical approaches for addressing replicability problems in life sciences

Objectif

Lack of replicability of scientific discoveries has surfaced too often in recent years, and even reached the attention of the general public. An ignored cause is the inappropriate statistical treatment of two statistical problems: (1) selective inference, manifested in selecting few promising leads following the statistical analysis of the potential many, where ignoring the selection process on estimates, confidence intervals and observed significance; (2) using too optimistic a yardstick of variation with which confidence intervals set and statistical significance of the potential discovery is judged, as a result of ignoring the variability between laboratories and subjects. The first problem becomes more serious as the pool of potential discoveries increases, the second paradoxically becomes more serious as measuring ability improves, which explain why the two problems are more prominent in recent years. Both problems have statistical solutions, but the solutions are not practical as they burden the analysis to a point where the power to discover new findings is exceedingly low. Therefore, unless required by regulating agencies, scientists tend to avoid using these solutions.
I propose to develop methods that address such replicablity problems specific to medical research, epidemiology, genomics, brain research, and behavioral neuroscience. The methods include (a) new hierarchical weighted procedures, and model selection methods, that control the false discovery rate in testing; (b) shorter confidence intervals that offer false coverage-statement rate for the selected, both addressing the concern about selective inference; and (c) a compromise between using random effects models for the laboratories and subjects and treating them as fixed, to be aided by multiple laboratory database in behavior genetics and neuroscience. By serving the exact needs of scientists, while avoiding excessive protection, I expect the offered methodologies to become widely adapted.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2011-ADG_20110310
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Institution d’accueil

TEL AVIV UNIVERSITY
Contribution de l’UE
€ 1 933 200,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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