如何通过可视化推断不确定性误导读者关于科学研究结果中的治疗效果

荣誉提名
不确定性可视化可视化感知与认知HCI 研究员认知科学家

在展示实验结果的可视化时,科学家们通常会选择展示关于其估计的推断不确定性(例如,总体均值估计的不确定性)或结果不确定性(例如,围绕该均值的结果变异)。这种选择如何影响读者对治疗效果大小的信念?我们在两个实验中通过比较95%置信区间(均值和标准误差)与95%预测区间(均值和标准差)来研究这个问题。第一个实验发现,与预测区间相比,参与者在看到置信区间时愿意为治疗支付更多并高估其效果。第二个实验评估了不同效果大小的标准可视化与替代可视化之间的比较。我们发现,轴重缩放可以减少误差,但不如预测区间或动画假设结果图(HOPs)有效,并且描绘推断不确定性会导致参与者低估个体结果的变异性。

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https://hci.top/zh/papers/chi/32290/2020

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DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376454
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来源
CHI
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年份
2020
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3 位作者
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研究子方向
不确定性可视化、可视化感知与认知
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职业/产业
HCI 研究员、认知科学家
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