Hatiin ang isang dataset sa subgroup pagkatapos ng subgroup hanggang sa ibigay sa iyo ng pagkakataon ang p <0.05 — pagkatapos ay panoorin ang isang bagong sample na magpasya kung ang iyong nahanap ay totoo o isang fluke.
Ang paggamot ay walang tunay na epekto, kaya ang anumang kabuluhan na makikita mo ay ingay. I-filter ang data sa mga subgroup at muling patakbuhin ang pagsusulit nang maraming beses hangga't kinakailangan upang madapa sa isang p-value na mas mababa sa 0.05, pagkatapos ay isumite ang iyong 'paghahanap' sa referee. Ang twist: ang replication check ay kumukuha ng bagong independent sample at muling sinusuri ang iyong eksaktong claim. Ang mga totoong epekto ay nabubuhay; Naglalaho ang mga p-hacks — at ang puwang na iyon ay ang buong aralin.
Ang Cherry Picker ay tungkol sa p-hacking, maraming paghahambing at kung bakit mahalaga ang pagtitiklop — ang integridad ng mga istatistika.
Ang pagsasala sa mga subgroup at muling pagpapatakbo ng test hanggang may lumabas na significant ay data dredging — p-hacking: paggawa ng maraming test at pag-uulat lamang ng mga lumabas na significant.
Ang orihinal na disenyo ay walang tunay na epekto ang treatment, kaya ingay ang bawat resultang matatagpuan mo, ayon sa pagkakagawa.
Iyan lamang ang tapat na paraan upang ituro ito. Kapag isinalaysay nang abstrakto, parang pandaraya ang p-hacking na hindi kailanman gagawin ng isang maingat na tao; ang paggawa nito sa datos na tiyak na walang laman ay nagpapakita kung gaano kadaling lumitaw ang significance, at ito ay ang multiple comparisons problem sa halip na depekto ng pagkatao.
Ang Cherry Picker ay isang laro ng istatistika tungkol sa p-hacking, maraming paghahambing at kung bakit mahalaga ang pagtitiklop. Ito ay isang orihinal na libreng laro ng browser na binuo para sa PlayPendium.