Pytania otagowane jako power

Jest właściwością metody testowania hipotez: prawdopodobieństwo odrzucenia hipotezy zerowej przy założeniu, że jest ona fałszywa, tj. Prawdopodobieństwo nie popełnienia błędu typu II. Siła testu zależy od wielkości próby, wielkości efektu i istotności (α) poziom testu.

4
W jaki sposób dodanie 2. IV może sprawić, że 1. IV będzie znaczący?
Mam pytanie, które jest prawdopodobnie proste, ale teraz mnie to zaskakuje, więc mam nadzieję, że możesz mi pomóc. Mam model regresji metodą najmniejszych kwadratów, z jedną zmienną niezależną i jedną zmienną zależną. Związek nie jest znaczący. Teraz dodaję drugą zmienną niezależną. Teraz związek między pierwszą zmienną niezależną a zmienną zależną …
4
Cumming (2008) twierdzi, że rozkład wartości p uzyskanych w replikacjach zależy tylko od oryginalnej wartości p. Jak to może być prawda?
Czytałem artykuł Geoffa Cumminga z 2008 r. Replikacje i przedziały ppp : wartości ppp przewidują przyszłość tylko niejasno, ale przedziały ufności radzą sobie znacznie lepiej [~ 200 cytowań w Google Scholar] - i jestem zdezorientowany jednym z jej głównych twierdzeń. Jest to jeden z serii artykułów, w których Cumming sprzeciwia …
5
Dlaczego zwiększenie wielkości próby obniża wariancję (próbkowanie)?
Duży obraz: Próbuję zrozumieć, jak zwiększenie wielkości próbki zwiększa moc eksperymentu. Slajdy mojego wykładowcy wyjaśniają to za pomocą obrazu 2 rozkładów normalnych, jednego dla hipotezy zerowej i drugiego dla hipotezy alternatywnej i progu decyzyjnego c między nimi. Twierdzą, że zwiększenie wielkości próby obniży wariancję, a tym samym spowoduje wyższą kurtozę, …
6
Wielkość próby regresji logistycznej?
Chcę stworzyć model logistyczny z moich danych ankietowych. To niewielka ankieta dotycząca czterech kolonii mieszkalnych, w której przeprowadzono wywiad tylko z 154 respondentami. Moja zmienna zależna to „zadowalające przejście do pracy”. Stwierdziłem, że spośród 154 respondentów 73 stwierdziło, że zadowalająco przeszły do ​​pracy, a reszta nie. Zatem zmienna zależna ma …
3
Czy sensowne jest testowanie normalności przy bardzo małej wielkości próby (np. N = 6)?
Mam próbkę o wielkości 6. W takim przypadku, czy warto testować normalność za pomocą testu Kołmogorowa-Smirnowa? Użyłem SPSS. Mam bardzo małą próbkę, ponieważ uzyskanie każdej z nich wymaga czasu. Jeśli to nie ma sensu, ile próbek jest najniższą liczbą, która ma sens do testowania? Uwaga: przeprowadziłem eksperyment związany z kodem …
4
Czy słabe badania zwiększają prawdopodobieństwo wyników fałszywie dodatnich?
To pytanie zostało już zadane tu i tutaj, ale nie sądzę, że odpowiedzi odnoszą się bezpośrednio do pytania. Czy słabe badania zwiększają prawdopodobieństwo wyników fałszywie dodatnich? Niektóre artykuły prasowe potwierdzają to twierdzenie. Na przykład : Niska moc statystyczna to zła wiadomość. Badania o słabej mocy częściej tracą rzeczywiste skutki, a …
1
Czy analiza mocy a priori jest zasadniczo bezużyteczna?
W zeszłym tygodniu uczestniczyłem w spotkaniu Towarzystwa Osobowości i Psychologii Społecznej, gdzie widziałem przemówienie Uri Simonsohna z założeniem, że zastosowanie analizy mocy a priori w celu ustalenia wielkości próby było zasadniczo bezużyteczne, ponieważ jej wyniki są tak wrażliwe na założenia. Oczywiście, twierdzenie to jest sprzeczne z tym, czego nauczono mnie …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
3
Czy statystyki bayesowskie są rzeczywiście poprawą w stosunku do tradycyjnych (częstych) statystyk dla badań behawioralnych?
Podczas udziału w konferencjach zwolennicy statystyki bayesowskiej mieli niewielki nacisk na ocenę wyników eksperymentów. Jest chwalony za bardziej wrażliwy, odpowiedni i wybiórczy w stosunku do prawdziwych ustaleń (mniej fałszywych wyników pozytywnych) niż częste statystyki. Zagłębiłem się nieco w ten temat i jak dotąd nie jestem przekonany o korzyściach płynących z …
2
Jaka jest siła regresji logistycznej i testu t?
Czy moc regresji logistycznej i testu t jest równoważna? Jeśli tak, powinny one być „ekwiwalentem gęstości danych”, przez co rozumiem, że ta sama liczba podstawowych obserwacji daje tę samą moc, biorąc pod uwagę stałą wartość alfa równą 0,05. Rozważ dwa przypadki: [Parametryczny test t]: wykonuje się 30 losowań z obserwacji …
1
Dlaczego wartości p są często wyższe w modelu proporcjonalnego hazardu Coxa niż w regresji logistycznej?
Dowiedziałem się o modelu proporcjonalnego hazardu Coxa. Mam dużo doświadczenia okucia modele regresji logistycznej, a więc budować modele intuicji Byłem porównujące dopasowuje się stosując coxphod R „przetrwania” ze modele regresji logistycznej dopasowuje się stosując glmprzy family="binomial". Jeśli uruchomię kod: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.