Qazanclar:
- Süni intellektin dəstəyi ilə hədəf auditoriyaya (akademik, siyasət, idarəetmə) empirik tapıntıları dürüst və birmənalı şəkildə bildirmək bacarığı
- Nəticələri, məhdudiyyətləri və etik ifadələri tam yazmaq bacarığı (məlumatların məxfiliyi, maraqların toqquşması, süni intellektdən istifadənin açıqlanması) və aldadıcı təqdimatın qarşısını almaq
- Süni intellektin şişirdilmiş, birtərəfli və ya səbəbli dil yaradan hesabat layihələrini tanımaq və yekun mətn və iddialara görə məsuliyyəti qorumaq qabiliyyəti tədqiqatçının üzərinə düşür.
Modul imtahanı
1. Bir tədqiqatçı '2015-2020-ci illər arasında Türkiyədə işsizlik və inflyasiya arasında korrelyasiya əmsalı nədir?' süni intellektə heç bir məlumat vermədən. soruşur və birbaşa məqaləsinə 0,62 rəqəmini yazır. Bu yanaşmada əsas səhv nədir?
- A) Təsdiqlənmiş məlumatlar vermədən süni intellektdən konkret statistika gözləmək; ✔ Təsdiq etmədən düzəldilmiş nömrədən istifadə etmək
- B) Məqalədə korrelyasiya əmsalı heç vaxt istifadə edilməməlidir.
- C) İşsizliklə inflyasiya arasında korrelyasiya hesablana bilməz
- D) Süni intellekt yalnız 2020-ci ildən sonra məlumat əldə edə bilər
İzahat: AI dil modeli verilənlər bazasına daxil olmadan statistika yarada bilməz; Onun verdiyi nömrə çox güman ki, halüsinasiyalardır (uydurma). Əmsallar, əmsallar və test nəticələri modelin yaddaşından götürülməmiş, tədqiqatçının öz təsdiqlənmiş məlumatlarından hesablanmalıdır.
2. İtkin məlumatların “təsadüfi əskik olmaması” (MNAR) nə deməkdir və bu nə üçün vacibdir?
- A) Çatışmazlıq müşahidə olunmayan dəyərin özü ilə bağlıdır; Ona görə də sadə tapşırıq qərəz yarada bilər ✔
- B) Məlumat tamamilə təsadüfi yox olur və heç bir qərəz yaratmır.
- C) Çatışmayan məlumatlar həmişə sətri silməklə həll edilməlidir.
- D) Çatışmayan məlumatlar heç bir şəkildə təhlilə təsir etmir.
İzahat: MNAR (Missing Not At Random) vəziyyətində itkinliyin özü müşahidə olunmayan dəyərin böyüklüyündən asılıdır (məsələn, yüksək qazananlar öz gəlirlərini bildirmirlər). Bu halda sadə silinmə və ya orta təyinat qərəzli nəticələr verir; Çatışmazlığın mexanizmi modelləşdirilməlidir. Süni intellektin təklif etdiyi təyinat metodu bu mexanizmi bilmədən kor-koranə tətbiq edilməməlidir.
3. Analitik süni intellektə bar diaqramı tərtib edir və AI y oxunu sıfır əvəzinə 40-dan başlayır. İki qrup arasındakı faktiki 2% fərq qrafikdə böyük görünür. Doğru yanaşma nədir?
- A) Oxun sıfırdan başlaması və ya diaqram tipinin dəyişdirilməsi; ✔ yanıltmadan fərqin həqiqi ölçüsünü göstərmək
- B) Qrafikdən olduğu kimi istifadə, çünki AI ən yaxşı seçimi edir
- C) Fərqi daha da artırmaq üçün oxu 45-dən başlamaq
- D) Heç vaxt bar diaqramları yerinə vizuallardan istifadə etməyin
İzahat: Ştrixli diaqramda kəsikli ox (sıfırdan başlamayan y oxu) kiçik fərqləri şişirdərək yanıldır. Dürüst vizuallaşdırmada, bar diaqramlarının oxu sıfırdan başlamalı və ya fərq şüurlu şəkildə aydın şəkildə ifadə edilməlidir. Təsviri yoxlamaq və lazım gələrsə, onu düzəltmək analitikin məsuliyyətidir.
4. Xətti reqressiyada əmsalın “əhəmiyyətli” (p<0,05) olması faktı süni intellektin şərhində tez-tez necə yanlış təqdim olunur?
- A) Təsir böyük və əhəmiyyətli olduğundan və ya səbəb əlaqəsi qurulduğundan əhəmiyyətin şişirdilmiş təqdimatı ✔
- B) Əhəmiyyətlilik həmişə təsirin kiçik olduğunu göstərir
- C) p<0,05 əmsalın tamamilə düzgün olduğunu sübut edir
- D) Əhəmiyyətli əmsallar heç vaxt bildirilməməlidir.
İzahat: Statistik əhəmiyyət effektin sıfırdan fərqli olduğuna dair sübutların gücünə aiddir; Bu, təsirin böyük, vacib və ya səbəbli olması demək deyil. Süni intellekt çox vaxt “əhəmiyyətli” sözünü “əhəmiyyətli/güclü təsir” kimi təqdim edir. Tədqiqatçı həmçinin təsir ölçüsünü, etibarlılıq intervalını və konteksti qiymətləndirməlidir.
5. 'p-hacking' termini nəyə istinad edir və nə üçün AI bunu asanlaşdıra bilər?
- A) Məntiqi olana qədər çoxlu təhlillərə cəhd etmək; AI bunu çox tez edir, riski artırır ✔
- B) Verilənlərin bir dəfə və əvvəlcədən müəyyən edilmiş planla təhlili
- C) p-qiymətini artırmaq üçün nümunənin genişləndirilməsi
- D) Yalnız təsviri statistik məlumatların verilməsi
İzahat: p-hacking mənalı nəticə ortaya çıxana qədər müxtəlif dəyişənləri, alt nümunələri, transformasiyaları və ya modelləri sınamaqdır; bu, təsadüfə əsaslanan saxta tapıntılar yaradır. Süni intellekt saniyələr ərzində onlarla model variantını sınaya bildiyindən, dürüst bir plan olmadan p-hackingi sürətləndirə bilər. Müdafiə; qabaqcadan qeydiyyat, sabit analiz planı və çoxsaylı müqayisə korreksiyası.
6. Nə üçün iki qeyri-stasionar (vahid kök) zaman seriyası arasında yüksək R-kvadrat reqressiyanın tapılması aldadıcı ola bilər?
- A) Ümumi tendensiyaya görə saxta reqressiya baş verə bilər; ✔ Real əlaqə olmadan yüksək R-kvadrat çıxış
- B) Yüksək R kvadratı həmişə güclü səbəb əlaqəsini sübut edir.
- C) Qeyri-stasionar sıralar ümumiyyətlə reqressiyaya daxil edilə bilməz.
- D) R-kvadrat zaman sıralarında hesablana bilməz
İzahat: Əgər qeyri-stasionar sıralar arasında ümumi kointeqrasiya əlaqəsi yoxdursa, saxta reqressiya yalnız ümumi tendensiyaya görə yüksək R-kvadrat və əhəmiyyətli əmsal yarada bilər; halbuki real münasibət yoxdur. Buna görə də ilk növbədə stasionarlıq və vahid kök testləri aparılmalı, lazım olduqda fərqlər götürülməli və ya kointeqrasiya sınaqdan keçirilməlidir.
7. Fərqlərdə Fərq dizaynının etibarlılığına hansı əsas fərziyyə əsaslanır?
- A) Paralel tendensiyalar fərziyyəsi: müdaxilə olmasaydı qruplar eyni istiqamətə gedərdilər ✔
- B) Müalicə və nəzarət qrupları başlanğıcda tam eynidir
- C) Nümunənin normal paylanması
- D) Dəyişənlərdə çatışmayan məlumatlar yoxdur
İzahat: DiD fərz edir ki, müdaxilə olmadıqda, müalicə və nəzarət qrupları üçün nəticə dəyişəni zamanla paralel gedəcək (paralel meyllər fərziyyəsi). Bu fərziyyə yerinə yetirilməzsə, qiymətləndirmə qərəzlidir. Süni intellekt DiD kodunu yarada bilər, lakin paralel tendensiyaları müdafiə etmək və sınaqdan keçirmək tədqiqatçının işidir.
8. Aşağıdakılardan hansı təkrarlana bilən analiz üçün məcburi təcrübədir?
- A) Toxumu təsadüfi addımlarla düzəltmək, paket versiyalarını və kodu qeyd etmək ✔
- B) Nəticələri əl ilə cədvələ köçürün və kodu silin
- C) Hər qaçışda fərqli nəticələr görmək normaldır.
- D) Yalnız son qrafiklərin saxlanması, verilənlərin və kodun paylaşılmaması
Təsvir: Təkrarlanma qabiliyyəti; Eyni məlumat və kodla eyni nəticə yenidən əldə edilə bilər. Toxumu təsadüfi addımlarla düzəltmək, paket versiyalarını saxlamaq və sənəd daxilində kodu icra etmək (savadlı proqramlaşdırma) bunun təməl daşlarıdır. Nəticələrin əl ilə kopyalanması və ya klikləməyə əsaslanan, qeyd olunmayan addımlar təkrar istehsal qabiliyyətini zəiflədir.
9. Heteroskedastiklik xətti reqressiyanı nəyi təhrif edir və onun ümumi həlli nədir?
- A) Standart xətaları təhrif edir; həlli möhkəm standart səhvlər və ya müvafiq transformasiyadır ✔
- B) Əmsal təxminlərini tamamilə etibarsız edir və həlli yoxdur
- C) Həmişə R-kvadratını sıfıra endirir
- D) Yalnız nümunə çox kiçik olduqda və nəzərə alınmadıqda baş verir
İzahat: Heteroskedastiklik əmsal təxminlərini qərəzsiz qoyur, lakin standart səhvləri səhv hesablayır; Bu, p-dəyərlərini və etimad intervallarını etibarsız edir. Ümumi bir həll möhkəm/HC standart səhvlərindən və ya uyğun çevrilmədən istifadə etməkdir. Süni intellekt tərəfindən təklif olunan həllin problemi gizlətmək əvəzinə, faktiki olaraq həll etdiyi təsdiqlənməlidir.
10. Tədqiqatçı xəstə səviyyəli identifikasiya məlumatlarını və gəlirlərini ehtiva edən mikroməlumatları ictimai AI söhbət alətinə yükləyir və "reqressiya edin" deyir. Bu davranışın əsas problemi nədir?
- A) Şəxsi/lisenziyalı məlumatların xarici alətə yüklənməsi məxfiliyin və müqavilənin pozulmasını təşkil edir ✔
- B) Süni intellektlə reqressiya ümumiyyətlə edilə bilməz
- C) Mikro verilənlər heç reqressiya üçün uyğun deyil
- D) AI həmişə reqressiyanı səhv hesablayır
İzahat: Şəxsiyyət və gəlir kimi şəxsi/xüsusi məlumatlar KVKK/GDPR və əksər məlumatların istifadəsi müqavilələri çərçivəsində qorunur; Onları məlumat saxlaya bilən xarici cihaza yükləmək pozuntudur. Doğru yol; Məlumatların anonimləşdirilməsi, yerli/institusional təhlükəsiz vasitələrdən istifadə edilməsi və ya sadəcə olaraq süni intellektdən kod tələb edilməsi və kodun öz mühitində işlədilməsi.
11. Multikollinearlıq yüksək olduqda nə müşahidə olunur?
- A) Əmsallar qeyri-sabit olur və standart xətalar şişirilir; Fərdi əmsallar mənasız çıxa bilər ✔
- B) R-kvadrat həmişə sıfıra enir
- C) Əmsalların təxminləri hər zaman daha dəqiq olur
- D) Asılı dəyişənin miqyası dəyişir
İzahat: Yüksək multikollinearlıqda müstəqil dəyişənlər bir-biri ilə güclü korrelyasiya olunur; Əmsalların təxminləri qeyri-sabit olur, standart səhvlər şişirilir və fərdi əmsallar əhəmiyyətsiz, ümumi model əhəmiyyətli ola bilər. VIF kimi meyarlarla diaqnoz qoyulur. Süni intellekt dəyişənlərin aradan qaldırılmasını təklif edə bilər, lakin hansı dəyişənin nəzəri olaraq qalacağına qərar vermək tədqiqatçının işidir.
12. Statistik güc nədir və aşağı güclə aparılan tədqiqatın riski nədir?
- A) Mövcud effekti aşkar etmək imkanı; aşağı güc həqiqi effektləri əldən verir və tapıntıları etibarsız edir ✔
- B) p-qiymətinin azaldılması ehtimalı; aşağı güc həmişə daha etibarlı nəticələr verir
- C) Nümunənin ölçüsündən asılı olmayan sabit qiymət
- D) Yalnız süni intellektdən istifadə edildikdə keçərli olan anlayış
İzahat: Güc faktiki mövcud olan effektin aşkarlanması ehtimalıdır (1 minus II tip xəta). Aşağı güclü tədqiqatlar həqiqi təsirləri qaçıra bilər; Bundan əlavə, bir neçə əhəmiyyətli nəticələr şişirdilmiş təsir ölçüsü ("qalibin lənəti") daşıya bilər və yanlış müsbət nisbət artır. Buna görə də, analizdən əvvəl güc/nümunə hesablanması vacibdir.
13. Məqalədə süni intellektdən istifadəni açıqlamaq nə üçün etik cəhətdən zəruridir?
- A) Şəffaflıq və hesabatlılıq üçün; ✔ prosesi oxucular və hakimlər qiymətləndirə bilər və məsuliyyət müəllifin üzərinə düşür
- B) Süni intellektin istifadəsi nəticələri avtomatik olaraq etibarsız edir
- C) Yalnız reklam məqsədi ilə jurnallar tərəfindən tələb olunur
- D) İzahın müəllif hüququnun süni intellektə ötürülməsi
Açıqlama: Şəffaflıq lazımdır ki, oxucu və rəyçilər nəticələrin necə hazırlandığını qiymətləndirə bilsinlər; Bir çox jurnal və qurumlar indi süni intellektdən istifadənin açıqlanmasını tələb edir. Bundan əlavə, süni intellekt səhvlər/hallüsinasiyalar yarada bildiyi üçün məsuliyyətin müəllifdə qaldığını və hansı addımların yoxlanıldığını söyləmək dürüstlük məsələsidir.
14. Alət Dəyişən (IV) metodunda 'istisna məhdudiyyəti' nə tələb edir?
- A) Alət yalnız daxili dəyişən vasitəsilə nəticəyə təsir edir, başqa birbaşa yol yoxdur ✔
- B) Alətin nəticə dəyişəni ilə əlaqəsi yoxdur.
- C) Alətin endogen dəyişənlə əlaqəsi yoxdur.
- D) Orta həmişə ikili (0/1) dəyişəndir
İzahat: İstisna məhdudiyyəti tələb edir ki, alət hər hansı digər birbaşa vasitələr və ya müşahidə olunmayan amillər vasitəsilə deyil, yalnız endogen izahlı dəyişən vasitəsilə nəticə dəyişəninə təsir göstərsin. Bu fərziyyə məlumatlarla tam sınaqdan keçirilə bilməz; Nəzəri və institusional əsaslarla müdafiə olunur. AI IV kodu yaza bilər, lakin alətin etibarlılığını müdafiə etmək tədqiqatçının işidir.
15. Öncədən qeydiyyat olmadan çevik təhlillərdə “Yol bağçası” problemi nə deməkdir?
- A) Məlumatlar əsasında edilən çoxlu ağlabatan analiz seçimləri yanlış müsbət nisbəti, hətta istəmədən də artırır ✔
- B) Təhlil üsulları tək və məcburi olmalıdır
- C) Yalnız qəsdən aldatma baş verdikdə yaranan problem.
- D) Nümunə böyüdükcə özbaşına yox olan vəziyyət
İzahat: Verilənlərə baxdıqdan sonra tədqiqatçı hansı dəyişən, alt qrup, transformasiya və ya hədddən istifadə etmək barədə çoxlu ağlabatan seçimlər edə bilər. Tək bir “qəsdən p-hacking” olmasa belə, bu çeviklik yalan pozitiv dərəcəsini artırır, çünki əhəmiyyətli olan çox sayda analizdən effektiv şəkildə seçilir. Öncədən qeydiyyat və sabit təhlil planı bu çevikliyi məhdudlaşdırır.