私が学部生として受講したラボコースの1つで、教授が統計的検定(ほぼ確実にカイ2乗)について話し合っているときに、それを使用して多くの初期の科学者(厳密な統計分析の開発)には、現実的ではないほど優れたデータが含まれていたため、(非常に高い確率で)意図的に改ざんされたか、実験計画が不十分な結果でした。彼は特にメンデルを、データがあまりにも良すぎて信じられないほどの科学者の例として挙げました。
ウィキペディアには、メンデルの法則に特に関連するセクションと、可能性に関するいくつかの議論があります。私は一般的なケースにもっと興味があります。
20世紀以前の著名な科学者の大部分(今日と比較して)が、統計的に良すぎて真実ではない結論を裏付けるデータを提示したのは本当ですか? ?もしそうなら、彼らはどのようにして彼らの結果の多くについて間違っているのを避けましたか?