Względny rozmiar wartości p dla różnych wielkości próby

13

Jak zmienia się względny rozmiar wartości ap przy różnych wielkościach próby? Na przykład, jeśli otrzymałeś przy dla korelacji, a następnie przy otrzymałeś taką samą wartość p wynoszącą 0,20, jaki byłby względny rozmiar wartości p dla drugiego testu, w porównaniu do oryginalnej wartości p kiedy ? $p=0.20$ $n=45$ $n=120$ $n=45$

p-value sample-size

— Nick Stauner
źródło

1

Wyjaśnij, w jaki sposób modyfikujesz rozmiary próbek. Czy starasz się porównać wartości p dla dwóch niezależnych doświadczeń różnych rzeczy, czy może zamiast tego być może rozważa możliwość powiększania próbkę wielkości

zbierając

dodatkowych niezależne obserwacje?

45

$45$

120 - 45

$120-45$

— whuber

Niestety nie dostałem więcej informacji niż to w pytaniu

1

To jest na jakiś temat?

— Glen_b

19

Zastanów się nad rzuceniem monetą, która, jak podejrzewasz, może zbyt często pojawiać się w głowach.

Wykonujesz eksperyment, a następnie test hipotezy jednostronnej. W dziesięciu rzutach dostajesz 7 głów. Coś co najmniej tak odległego od 50% może łatwo wydarzyć się na uczciwej monecie. Nic niezwykłego.

Jeśli zamiast tego masz 700 głów w 1000 rzutach, wynik przynajmniej tak daleki od uczciwości, jaki byłby zadziwiający dla uczciwej monety.

70% głów nie jest wcale dziwne w przypadku uczciwej monety w pierwszym przypadku i bardzo dziwne w przypadku uczciwej monety w drugim przypadku. Różnica polega na wielkości próbki.

Wraz ze wzrostem wielkości próby maleje nasza niepewność co do tego, gdzie może być średnia populacji (odsetek głów w naszym przykładzie). Tak więc większe próbki są spójne z mniejszymi zakresami możliwych wartości populacji - więcej wartości ma tendencję do „wykluczania” w miarę powiększania się próbek.

$H_0$

— Glen_b - Przywróć Monikę
źródło

Dzięki :) A jak to się ma do uzyskania tej samej wartości p (nie mniejszej) przy większej wielkości próbki?

1

P (H) = 0.5

$P(H)=0.5$

1

Twoje edytowane pytanie jest teraz bardzo mylące. Myślałem, że rozumiem, o co pytasz, teraz nie mam absolutnie pojęcia, o czym mówisz. (Najwyraźniej to, jak to wyglądało, nie było pytaniem.)

— Glen_b

1

Nie wiem, co oznacza tam wyrażenie „względna wartość p”.

— Glen_b

1

1.7 \times 10^{- 37}

$1.7 \times 10^{-37}$

8

Zgadzam się z @Glen_b, chcę tylko wyjaśnić to z innego punktu widzenia.

$H_{0}$

$[0.0001, 0.0010]$ $H_0$

— Rufo
źródło

3

$p$ $p$ - tj. Prawdopodobieństwo uzyskania większej liczby próbek o tej samej wielkości i przy rozmiarach efektu co najmniej tak silnych jak próbka, jeśli zostaną one losowo wybrane z tej samej populacji, przy założeniu, że wielkość efektu w tej populacji jest równa zero - maleje wraz z wielkością próby wzrasta, a wielkość efektu próbki pozostaje niezmieniona. Jeśli wielkość efektu maleje lub zmienia się błąd wraz ze wzrostem wielkości próbki, znaczenie może pozostać takie samo.

$x=\{1,2,3,4,5\}$ $y=\{2,1,2,1,3\}$ $r=.378,t_{(3)}=.71,p=.53$ $x=\{1,2,3,4,5,1,2,3,4,5\}$ $y=\{2,1,2,1,3,2,1,2,1,3\}$ $r=.378$ $t_{(3)}=1.15,p=.28$ $n$ $\lim_{n\to\infty} p(n)=0$

— Nick Stauner
źródło

Kiedy odwołujesz się do CLT, myślę, że naprawdę chcesz odnieść się do prawa wielkich liczb. CLT daje nam przybliżoną normalność rozkładu próbkowania - o czym tak naprawdę wcale nie wspominasz.

— Dason