Prawidłowa pisownia (wielkie litery, kursywa, dzielenie wyrazów) „wartości p”?

50

Zdaję sobie sprawę, że jest to pedantyczne i banalne, ale jako badacz w dziedzinie poza statystyką, z ograniczoną formalną edukacją statystyczną, zawsze zastanawiam się, czy poprawnie piszę „wartość p”. Konkretnie:

Czy litera „p” ma być pisana wielką literą?
Czy „p” powinno być zapisane kursywą? (Lub czcionką matematyczną w TeX?)
Czy powinien występować łącznik między „p” a „wartością”?
Alternatywnie, czy w ogóle nie ma „właściwego” sposobu zapisywania „wartości p”, a każdy drań zrozumie, co mam na myśli, jeśli po prostu umieszczę „p” obok „wartości” w jakiejś permutacji tych opcji?

hypothesis-testing p-value terminology

— gotgenes
źródło

1

Zobacz meta wątek: meta.stats.stackexchange.com/questions/213/…, w którym proponuje się zamknięcie tego pytania.

Oto, co chcę wiedzieć: jeśli używa się małej litery „p” w „wartości p” lub „wartości p”, czy „p” powinno być pisane wielką literą, jeśli jest na początku zdania lub nagłówka sekcji? (I zrealizować to rzadko, ale może się zdarzyć, gdy się dyskutuje wartości p jako takie.)

— Mars

34

Wydaje się, że nie ma „standardów”. Na przykład:

Przewodnik po stylach przyrody odnosi się do „wartości P”
Ten przewodnik po stylu APA odnosi się do „ wartości p ”
Przewodnik po stylu krwi mówi:
- Zainwestuj i kursywą P , która wprowadza P wartość
- Kursywa p reprezentująca test korelacji rang Spearmana
Wikipedia używa „ p- wartość” (z myślnikiem i kursywą „p”)

Moja krótka, nienaukowa ankieta sugeruje, że najczęstszą kombinacją jest mała, pisana kursywą p bez łącznika.

— neilfws
źródło

Łał! Nie spodziewałem się, że to się zmieni. BTW, czy zmienił się przewodnik po stylu natury, odkąd opublikowałeś tę odpowiedź? Teraz wskazuje na „Wytyczne dotyczące raportowania nauk przyrodniczych”.

— Andrew Grimm

4

Coraz powszechniejsze staje się pisanie „wartości p ” lub „wartości ”: małe kursywą „p” z myślnikiem. Na początku tego roku American Association Association (ASA) wydało oświadczenie w sprawie wartości ; użyli tej pisowni. Wikipedia również używa tej pisowni. Myślę, że twój wniosek na temat najczęstszego wyboru może być już trochę nieaktualny.

p

$p$

p

$p$

— ameba mówi Przywróć Monikę

Przewodnik po stylu krwi jest szczególnie dziwny, ponieważ tak naprawdę nie powinien to być „p” dla testu korelacji rang Spearmana, ale małe rho (ρ) ...

— Patrick B.

8

Wydaje się, że jest to problem związany ze stylem, w którym różne czasopisma i wydawcy stosują różne konwencje (lub dopuszczają mieszaną mieszankę stylów w zależności od preferencji autorów). Moja własna preferencja, jeśli chodzi o wartość, to wartość p, dzielona bez kursywy i bez wielkich liter.

— Rob Hyndman
źródło

5

ASA House Style wydaje polecić italicizing p z myślnikiem: p -value. Wyszukiwarka Google Scholar pokazuje różne pisowni .

— ars
źródło

2

Wartość P z teoretycznego punktu widzenia jest pewną realizacją zmiennej losowej. Istnieje pewien standard (w prawdopodobieństwie) używania wielkich liter dla zmiennych losowych i małych dla realizacji. W nagłówkach tabeli powinniśmy używać P (być może kursywą ), w tekście wraz z jego wartością p = 0,0012 oraz w tekście opisującym na przykład wartość p metodyki.

— Wojtek
źródło

Więc w nagłówku tabeli coś takiego jak „Student's ” byłoby użyte do statystyki, a „ ” dla znaczenia? Jestem trochę zaniepokojony, że nikt nie dostanie tej subtelności, a ludzie po prostu przyjmą głupią literówkę ...

T

$T$

P

$P$

— Christian

2

Pominięcie łącznika może czasem zmienić znaczenie zdań lub przynajmniej stać się niejednoznaczne. Może się to zdarzyć szczególnie w artykułach opisujących testy statystyczne lub wprowadzających algorytmy do oceny wartości p, ale można również opisać metody, które nie mają nic wspólnego ze statystykami i nadal obliczają wartości p na podstawie testów t (ale nie wartości p za pomocą statystyki testy t). W takim kontekście myślniki byłyby naprawdę konieczne, nawet jeśli pisarze zwykle starają się unikać zapisów, które mogłyby łatwo się pomylić.

Przykład (z niewłaściwym wyborem notacji): Chcemy znaleźć zestaw silnych wzorców asocjacji i ocenić prawdopodobieństwo, że wynik wystąpiłby przypadkowo. W pierwszej fazie szukamy najlepszych wzorców z pewnym wynikiem dobroci. Tak więc po fazie wyszukiwania będziemy mieli wyniki Z (ale wyniki Z). Następnie oceniamy najlepsze wzorce za pomocą testu randomizacji. Generujemy t losowych zestawów danych i oceniamy wynik z: najlepszego wzorca w każdym zestawie danych. Tak więc przeprowadzamy testy t (ale nie testy t) i generujemy wynik dla najlepszego wzorca z: th. Okazuje się, że wartości p (ale nie wartości p) wszystkich wartości t score są lepsze niż pierwotny najlepszy wzór z: th. Dlatego możemy oszacować, że prawdopodobieństwo uzyskania tak dobrych wzorców przez przypadek wynosi p / t.

— Whamalai
źródło