非随机抽样的历史数据具有代表性吗?

Question

我对全球变暖持怀疑态度，我关注的一个问题是历史全球温度的准确性。由于这些温度不是在随机地点或网格点采样的，它们能被认为是“全球温度”的准确代表吗?

思想/等:

• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3982162/从时间的意义上讲，因为使用给定地点的最低和最高日温度的平均值并不是确定平均温度的好方法。然而，它没有讨论地理随机抽样/网格。

• http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.4580/full注意这个问题是存在的，并且采用了统一的网格化测量，但仅限于特定的区域和时间段(1979-2012)。

• 我知道气候科学家把地球分成网格是为了避免聚类偏差，但这不是一回事，如果原始读数不能准确地代表切片/区域，那就没有用了。

• 我也意识到气候科学家有其他的全球变暖测量方法，但实际温度测量的线性回归似乎是最常用来说服公众的，所以它们的准确性似乎很重要。

• 作为一个怀疑论者，我也想知道，一般来说，大多数关于全球变暖的论点本质上是统计的(即，对测量变量的线性回归)，还是统计的只是最“上镜”的公共消费?换句话说，整个非随机采样/网格化的温度论点是转移注意力吗?

编辑(澄清问题):

为了确定地球表面的平均温度，我们可以采用以下方法之一:

• 测量地球上每一点的温度和平均值。当然，这在物理上是不可能的，因为一个点是一个0维的数学抽象，但我们可以用卫星做一些类似的事情。

• 在地球表面上选择大量随机点(这个随机分布在经度上是均匀的，但在纬度上不是——在纬度上，它看起来像余弦曲线)，测量温度，然后求平均值。除了给我们一个平均值之外，它还会给我们一个标准差，这样我们就可以说“我们有95%的信心相信地球的真实平均温度是X±Y”。

• 取一个均匀间隔的网格(不是琐碎的，因为经度之间的距离随纬度的变化而变化)，测量这些点的温度并取平均值。这与第一种方法类似，但点数更少。除非我们相信我们的网格点引入了偏差，否则这应该和随机抽样一样准确。

我的问题是:过去的温度测量都没有使用这些方法。测量温度的点不是随机选择的，也不是以网格方式选择的。因此，即使我们只考虑温度变化，它们如何能准确测量历史温度呢?

注:我意识到地表温度并不是衡量全球变暖的最佳指标，因为水的比热比陆地高得多(还有其他一些东西)，但这正是我这个问题的重点。

Answer 1

样本不需要随机才能有效，它有帮助，但不是必要的，尤其是在详尽、一致、样本量大的情况下，尤其是在处理观察性研究时。代表性样本不同于随机样本。记住，我们不是试图在一瞬间获得全球温度的最高精度，我们是试图测量在很长一段时间内温度的变化。因此，位置的一致性比随机位置更重要。

采样点不移动的事实是必不可少的，我们知道温度受到区域条件的影响，如果每次测量都重新随机化(移动)样本，它将使其准确性降低而不是提高。记住要测量的是什么改变，因为采样点没有移动，所以变化将是准确的，因为它本质上成为一个分层样本。例如，如果我正在测量发动机温度的变化，我不想每次都在不同的点进行测量，只要点(位置)一致，样品将保持高精度。随机抽样不太准确，因为它会引起混淆，因为我们知道整个发动机(或全球)的温度分布不是随机的。测量之间的任何位置变化都会引起混淆数据。几乎没有科学使用真正的随机样本，这是不可能的。考虑到穷举抽样、集群抽样、分层抽样和系统抽样等方法，它们都比真正的随机抽样更常用，而且在适当的情况下，它们都比随机抽样更准确。

考虑一个例子，假设您正在尝试测量发动机随时间的温度变化。只要我不移动它们，我在引擎上安装传感器的位置并不重要，特别是如果我在上面安装了许多传感器。我可以把30个传感器都放在左边的发动机上，它可以非常准确地测量温度的变化，而不是每次测量都移动传感器。不要轻信完美解决方案的谬论。还要记住，这是一项观察性/描述性研究。

地图上的每个点更像是一个重复，真正独立的是它们被抽样的时间，它是分层的还是聚类的，这取决于你引用的是哪个研究。注意，多组数据点也是相比。NOAA、BEST等都是各自独立的数据集，可以进行比较，显示出相同的结果模式。

高和低用于测量，因为这是最古老的测量中记录的所有数据，因此更改格式将需要丢弃所有数据，从而大大缩短样本量(丢失超过一半的时间跨度)。在这种情况下，通过更大数量的样本获得的精度比随机或网格位置获得的精度要高。对于历史数据，随机是不可能的，这就是为什么数据集的大小和一致性是如此重要。好的是这些也是相比在其他时间尺度上的其他抽样方法来测试它们是否显示相同模式。历史悠久的科学家意识到他们的数据的局限性，这就是为什么独立验证是如此重要。

现在考虑冰芯资料当你说表面温度是最常用的时候，我很惊讶，我更经常看到冰芯数据，因为它记录了更长的时间跨度，也记录了其他东西(比如$CO_{2}$ content)。同样，每个核心都是重复的，核心可以随机抽样或分层抽样，分层是最常见的，因为它在核心样本中更详尽。冰芯也与其他地方的冰芯进行了比较。

另一种考虑是交叉比较，即使用多种独立的测量形式，如冰芯与卫星的比较、与地表的比较等。几十种不同形式的测量/实验进行了比较，并显示出相同的模式。

这可能是我所见过的最好的科学概述之一。它有点老了(2013年)，所以如果有人看到最新版本，我很想用它来代替。

Answer 2

不，他们不具有代表性。科学上不理想。如果你有今天的计划，你就不会从那里开始，但这是你所拥有的一切。当你有不完美的数据时，你必须诚实地指出它的不完美之处，如果可能的话，计算或估计这些不完美对你的结果/结论的影响。聪明的气候学家是否做到了必要的程度，我不知道(也许你不知道?)早期的IPCC报告似乎有很多“不确定”、“不确定”、“数据不足”的评论，但这些评论的数量当然有所减少。原因不是更好的历史数据，你仍然有同样的旧数据，但显然更好的“治疗”。这些数据是被人类还是集成电路折磨过，我也不知道。也许它根本就没有受到折磨。如果我们要检查一个囚犯，他声称自己受到了酷刑，而看守说他们“没有碰他，长官!”我们就会看他衣服下面的皮肤。所以让气候学家向你展示他们是如何处理数据的，脱掉衣服的外层，让他们解释那些瘀伤。 Be suspicious of anyone who says it was an accident while playing hockey.