当新闻谈论的事情“经过统计学证明”时，他们是正确使用了定义明确的统计概念，使用了错误的统计信息还是仅仅使用了矛盾的词？
我认为“统计证明”实际上不是为了证明假设而进行的事情，也不是数学证明，而是更多的“统计检验”。
Answers:
人们谈论的新闻是任何人的猜测，并随新闻广播而变化。也许最常见的是，他们给出了一句话的研究摘要，需要几页。
但是，您的最后一段是错误的。统计上，每个家庭没有2.4个孩子。该平均是2.4个子女。这完全有可能。如果您对美国家庭进行随机抽样（虽然有些困难，但可能），那么您将获得均值的估计值。但是，如果您对家庭进行了人口普查，那么，如果人口普查确实涵盖了每个家庭（没有），或者，如果人口普查代表了它没有得到的人口，那么就孩子数量而言，那么您将证明事实。
但是，人口普查不仅会错过人们，而且错过的人们在很多方面与得到的人们都有所不同。因此，人口普查局试图找出它们之间的不同之处。因此，再次估计每个家庭的孩子数量。
但是有些事情可以证明；例如，如果您想知道您所在系中每位教授的平均授课年限，则可以获取准确的数据并得出准确的平均值。
您的倒数第二段也有问题，因为统计测试正是为了证明假设而进行的；更准确地说，它们是在给定的显着性水平上完成的（无论如何在频繁论者的框架中）以拒绝原假设。
我认为-与许多事情一样-这是广泛的文化误解和新闻工作者试图打出有力的速记的结合，结果有时会引起误解。
“ 手机会致癌！ ”出售的广告多于有关调查可能链接的某些解释。
当然，基于统计推断的结论在任何形式的意义上都不能证明。它依赖于假设，甚至结论（至多）都是概率性的（如贝叶斯推理所得出的那样），然后使用频繁推断，您必须加上对p值的误解的常见误差，作为p值的概率。 null为true。甚至无需考虑发布或报告偏差等问题
在科学报告中，您会看到类似的错误，而且令人沮丧。
我自己不喜欢“经过统计证明”的说法，因为我认为它给人的印象是错误的。尽管统计工作做得很好，是一个强大的工具，但统计工作实际上告诉我们的事情可能令人惊讶地微妙，关于所学知识含义的适当讨论以及结论中附带的限定条件通常不适合标题或标题的炒作和打孔。在通常的名人八卦之间匆匆忙忙地挤了几段。
确实，即使在那些资格似乎很重要的学术期刊中，它们也常常被搁置，而是出现了一些公式化的声明（因研究领域而异），被认为是“涂油”结果。
我认为，从推理结果（无论是点和区间估计，假设检验，决策理论计算，甚至是一些视觉比较的探索性构建）到得出的结论，我们都有仔细解释原因的空间。推理是问题的真正核心所在（包括在明确说明的地方将揭露推理的空白的地方），而我们很少看到它的布局。
除此之外，我们可以继续保持谨慎的态度
经验知识总是概率的-永远不会明确是非，而是总是介于两者之间。统计“证明”是要收集足够的数据，以将假设错误的概率降低到小于某个可接受的阈值的问题。一门学科到另一门学科的“真相”或“正确性”门槛不同。社会学家对正确率达到95％的可能性感到满意，有时会为之满意。量子物理学家要求99.99999％或更高。