Pytania otagowane jako statistical-significance

Istotność statystyczna odnosi się do prawdopodobieństwa, że ​​jeśli w populacji, z której pobrano tę próbkę, prawdziwym efektem byłoby 0 (lub pewna hipotetyczna wartość), statystyka testowa byłaby tak ekstremalna lub bardziej ekstremalna, niż ta uzyskana w próbie.

9
Czy tak naprawdę działają wartości p? Czy milion artykułów naukowych rocznie może być oparty na czystej przypadkowości?
Jestem bardzo nowy w statystyce i dopiero uczę się rozumieć podstawy, w tym wartości . Ale teraz mam w głowie ogromny znak zapytania i mam nadzieję, że moje zrozumienie jest błędne. Oto mój proces myślowy:ppp Czy wszystkie badania na świecie nie przypominają małp w „twierdzeniu o nieskończonej małpie”? Weź pod …
2
Ile wiemy o hakowaniu p „na wolności”?
Wyrażenie p- hacking (także: „pogłębianie danych” , „szpiegowanie” lub „łowienie”) odnosi się do różnego rodzaju błędów statystycznych, w których wyniki stają się sztucznie statystycznie istotne. Istnieje wiele sposobów na uzyskanie „bardziej znaczącego” wyniku, w tym między innymi: analizowanie tylko „interesującego” podzbioru danych , w którym znaleziono wzorzec; niedostosowanie się do …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
3
Czy to jest rozwiązanie problemu wartości p?
W lutym 2016 r. Amerykańskie stowarzyszenie statystyczne opublikowało formalne oświadczenie w sprawie istotności statystycznej i wartości p. Nasz wątek na ten temat obszernie omawia te problemy. Jednak do tej pory nie pojawił się żaden organ oferujący powszechnie uznaną skuteczną alternatywę. Amerykańskie Towarzystwo Statystyczne (ASS) opublikowało swoją odpowiedź, wartości p: Co …
3
Odnośniki zawierające argumenty przeciwko testowaniu znaczenia hipotezy zerowej?
W ciągu ostatnich kilku lat przeczytałem wiele artykułów opowiadających się przeciwko stosowaniu testowania istotności hipotezy zerowej w nauce, ale nie myślałem o utrzymywaniu trwałej listy. Kolega niedawno poprosił mnie o taką listę, więc pomyślałem, że poproszę wszystkich, aby pomogli ją zbudować. Na początek, oto co mam do tej pory: Johansson …
10
Co oznacza „naukowcy powstają w porównaniu ze znaczeniem statystycznym”? (Komentarz w naturze)
Tytuł komentarza w Nature Scientists przeciwko statystycznej istotności zaczyna się od: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane i ponad 800 sygnatariuszy wzywają do zlikwidowania wysuwanych roszczeń i odrzucenia możliwie kluczowych efektów. a później zawiera takie stwierdzenia jak: Ponownie nie opowiadamy się za zakazem wartości P, przedziałów ufności ani innych miar …
12
Testy dwustronne… Po prostu nie jestem przekonany. Jaki jest sens?
Poniższy fragment pochodzi z wpisu: Jakie są różnice między testami jednostronnymi i dwustronnymi? , na stronie pomocy dotyczącej statystyk UCLA. ... rozważ konsekwencje pominięcia efektu w innym kierunku. Wyobraź sobie, że opracowałeś nowy lek, który Twoim zdaniem stanowi ulepszenie w stosunku do istniejącego leku. Chcesz zmaksymalizować swoją zdolność do wykrycia …
3
Wyjaśnij komiks xkcd jelly bean: Co sprawia, że ​​jest zabawny?
Widzę, że jeden z dwudziestu wszystkich przeprowadzonych testów, , więc błędnie zakładają, że podczas jednego z dwudziestu testów wynik jest znaczący ( ).p&lt;0.05p&lt;0.05p < 0.050.05=1/200.05=1/200.05 = 1/20 xkcd żelkowy komiks - „Znaczący” Tytuł: znaczący Umieść kursor: „„ Więc, zrobiliśmy zielone badanie ponownie i nie otrzymaliśmy żadnego linku. Prawdopodobnie było to… …
6
Czy „hybryda” między podejściem Fishera i Neymana-Pearsona do testów statystycznych jest rzeczywiście „niespójnym miszmaszem”?
Istnieje pewna szkoła myślenia, zgodnie z którą najbardziej rozpowszechnionym podejściem do testowania statystycznego jest „hybryda” między dwoma podejściami: podejściem Fishera i podejściem Neymana-Pearsona; te dwa podejścia, jak głosi twierdzenie, są „niezgodne”, a zatem wynikowa „hybryda” jest „niespójnym miszmaszem”. Podam poniżej bibliografię i kilka cytatów, ale na razie wystarczy powiedzieć, że …
2
Czy potrzebujemy globalnego testu przed testami post hoc?
Często słyszę, że testy post hoc po ANOVA można stosować tylko wtedy, gdy sama ANOVA była znacząca. Jednak testy post hoc dostosowują wartości aby utrzymać globalny poziom błędu typu I na poziomie 5%, prawda?ppp Dlaczego więc najpierw potrzebujemy globalnego testu? Jeśli nie potrzebujemy globalnego testu, czy terminologia „post hoc” jest …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
4
Dlaczego statystycy twierdzą, że nieistotny wynik oznacza „nie można odrzucić wartości zerowej” w przeciwieństwie do przyjęcia hipotezy zerowej?
Tradycyjne testy statystyczne, takie jak test t dwóch próbek, koncentrują się na próbie wyeliminowania hipotezy, że nie ma różnicy między funkcją dwóch niezależnych próbek. Następnie wybieramy poziom ufności i mówimy, że jeśli różnica średnich przekracza poziom 95%, możemy odrzucić hipotezę zerową. Jeśli nie, „nie możemy odrzucić hipotezy zerowej”. Wydaje się …
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.