САМОУВЕРЕННОСТЬ В НАУКЕ О НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

В последнее время мне попадается немало каналов, где "простым языком" для "обычных врачей" авторы хотят объяснить методы или логику статистики. Если намеренно поискать, то таких найдется ещё больше.
Конечно над этим забавно смеяться, их душнить, давать волю своей токсичной натуре. Но я задумался. А мб у подобной тактики есть преимущества? И какие проблемы, на мой взгляд, это создаёт?

Мои размышления о плюсах этих сообществ/каналов:
1. Они дают неплохой старт для дальнейшего погружения в статистику. Я сам начинал с подобных курсов (многие встречали - это "Основы статистики" от Анатолия Карпова). В начале кажется ничего непонятно, ты ещё не осознаешь глубину этого айсберга, не знаешь об ошибках в них. Затем кажется, что ты становишься почти гуру (добро пожаловать на пик глупости). А после небольшого погружения ("приключение на 20 минут") осознаешь как сильно ты ошибался. И продолжаешь это погружаться постепенно все глубже и глубже.
2. Потенциально снижают тревожность перед "страшным миром статистики". Область статистического анализа кажется страшной и суровой, пока не начинаешь осознавать логику. А когда находишь людей, которые готовы помогать в изучении (а сейчас их много, на разных уровнях), то становится уже спокойнее. Ведь ты знаешь, что всегда можно обратиться за помощью.
3. Знакомят с инструментами статистического анализа. Когда-то считали на бумаге, затем простые вычисления отдали компьютеру. Сейчас у нас уже достаточно мощный технологический потенциал, при котором очень многие расчёты выполняются только с помощью машин. А интерфейс делают более удобным для пользователя. Когда вам показывают, что нужно установить только 1-2 ПО, в нем внутри почти всё на кнопках (IDE для языков программирования не рассматриваем), то это вселяет уверенность, что с этим можно справиться.
4. Мотивация. Не скажу, что этот пункт мне нравится, но некоторые люди после подобных курсов хорошо заряжаются, чтобы продолжить обучение в сторону статистики.

Но о недостатках я думаю чаще (и скорее всего чаще говорю о них же):
1. Поверхностность. Это обратная сторона старта. Мы, конечно, проходили в школе математику с элементами мат. анализа (но кто это помнит сейчас?). У врачей нет времени на погружение. Материала действительно много, и он сложный. Поэтому приходится упрощать (даже на сложных курсах). Цена этому - искажение при передачи смысла. Я сам многие вещи знаю достаточно поверхностно, по своему мнению. У меня есть целые области с пробелами. Поэтому на начальном уровне останавливаться нельзя. Надо быть готовым при необходимости углубляться дальше в материал.
2. Упрощение и искажение. Как я уже написал выше, мы все делаем упрощения в той или иной степени. Чтобы понять самому, чтобы объяснить другому, чтобы интерпретировать. И здесь нужно стараться как в школе, чтобы упрощение минимально искажало смысл идеи. Иначе какой смысл в ее изучение. Наиболее яркий пример - определение p-value (чтобы не повторяться, прикреплю определения, которые нашел ИИ).
3. Увеличение числа "экспертов". Проблема из серии "я научу вас как зарабатывать миллионы - купите мой курс". Часто это следует из 1 и 2 пунктов недостатков. Авторы рассказываю как легко проводить статистический анализ, как несложно интерпретировать его результаты. Поэтому в отношении таких я использую хештег #СТАТИСТИКА_ПРОСТО, потому что когда-то от известных в онкологических кругах людей была реклама в духе "о сложном просто" (они так рекламировали курсы по статистике). Особенно сильно растет число "экспертов", которые все это делают с помощью LLM (или ИИ в быту), не осознавая как и почему он даёт ответы.
4. Заработок на доверчивых людях. Нет ничего плохого, чтобы получать деньги за работу (мы все так работаем, альтруизм уже давно не в почёте). Но должна быть качественная работа, а не фантики с воздухом. Люди приходят с проблемой, им обещают "сейчас мы вас научим статистике", "сделаем экспертами в клинических исследованиях", "проведем лучший стат. анализ". А на деле? Схема марафона желаний.