Hay una buena razón para ello.
El valor se puede encontrar a través de noquote(unlist(format(.Machine)))
double.eps double.neg.eps double.xmin
2.220446e-16 1.110223e-16 2.225074e-308
double.xmax double.base double.digits
1.797693e+308 2 53
double.rounding double.guard double.ulp.digits
5 0 -52
double.neg.ulp.digits double.exponent double.min.exp
-53 11 -1022
double.max.exp integer.max sizeof.long
1024 2147483647 4
sizeof.longlong sizeof.longdouble sizeof.pointer
8 12 4
Si miras la ayuda, ( ?".Machine"):
double.eps
the smallest positive floating-point number x such that 1 + x != 1. It equals
double.base ^ ulp.digits if either double.base is 2 or double.rounding is 0;
otherwise, it is (double.base ^ double.ulp.digits) / 2. Normally 2.220446e-16.
Esencialmente, es un valor por debajo del cual puede estar bastante seguro de que el valor no tendrá un gran significado numérico , ya que es probable que cualquier valor más pequeño no sea un cálculo preciso del valor que intentamos calcular. (Habiendo estudiado un pequeño análisis numérico, dependiendo de qué cálculos se realizaron por el procedimiento específico, hay una buena probabilidad de que la falta de sentido numérico sea bastante superior a eso).
Pero el significado estadístico se habrá perdido mucho antes. Tenga en cuenta que los valores p dependen de los supuestos, y cuanto más se adentre en la cola extrema, mayor será el valor p verdadero (en lugar del valor nominal que calculamos) se verá afectado por los supuestos erróneos, en algunos casos incluso cuando solo estás un poco equivocado. Dado que las suposiciones simplemente no se cumplirán exactamente, los valores p medios pueden ser razonablemente precisos (en términos de precisión relativa, tal vez solo por una fracción modesta), pero los valores p extremadamente pequeños pueden estar fuera por muchos órdenes de magnitud.
Lo que quiere decir que la práctica habitual (algo como el "<0.0001" que usted dice es común en los paquetes, o la regla APA que Jaap menciona en su respuesta) probablemente no esté tan lejos de la práctica sensata, pero el punto aproximado en el que las cosas perder el significado más allá de decir " es muy, muy pequeño ", por supuesto, variará bastante dependiendo de las circunstancias.
Esta es una razón por la que no puedo sugerir una regla general: no puede haber una sola regla que sea remotamente adecuada para todos en todas las circunstancias: cambie un poco las circunstancias y la línea gris amplia que marca el cambio de algo significativo a relativamente sin sentido cambiará, a veces por un largo camino.
Si se va a especificar la información suficiente sobre las circunstancias exactas (por ejemplo, que es una regresión, con esta cantidad no linealidad, que cantidad de variación de esta variable independiente, el tipo y la cantidad de la dependencia en el término de error, de que tipo de y la cantidad de heteroscedasticidad, esta forma de distribución de errores), podría simular valores p 'verdaderos' para que los compare con los valores p nominales, para que pueda ver cuándo eran demasiado diferentes para que el valor nominal tenga algún significado.
Pero eso nos lleva a la segunda razón por la cual, incluso si especificó suficiente información para simular los valores p verdaderos, todavía no podría establecer un límite de forma responsable incluso para esas circunstancias.
Lo que informa depende de las preferencias de las personas: las suyas y su audiencia. Imagina que me dijiste lo suficiente sobre las circunstancias para que decidiera que quería trazar la línea en una nominal de 10 - 6 .pags10- 6
Muy bien, podríamos pensar, excepto su propia función de preferencia (lo que le parece correcto, si observara la diferencia entre los valores p nominales dados por los paquetes de estadísticas y los que resultan de la simulación cuando supone un conjunto particular de fallas de supuestos) podría ponerlo en y los editores de la revista a la que desea enviar podrían poner su regla general para cortar en 10 - 4 , mientras que la próxima revista podría ponerlo en 10 - 3 y el Es posible que el siguiente no tenga una regla general y el editor específico que obtuvo podría aceptar valores aún más bajos que los que le di ...10- 510- 410- 3
En ausencia de conocimiento de sus funciones y reglas de preferencia, y la falta de conocimiento de sus propias utilidades, ¿cómo sugiero responsablemente cualquier elección general de qué acciones tomar?
Al menos puedo decirte el tipo de cosas que hago (y no sugiero que esta sea una buena opción para ti):
Hay pocas circunstancias (fuera de la simulación de los valores p) en las que haría una gran parte de ap menos de (puedo mencionar o no el valor informado por el paquete, pero no haría nada de eso más que era muy pequeño, generalmente enfatizaría la falta de significado del número exacto). A veces tomo un valor en algún lugar de la región de 10 - 5 a 10 - 4 y digo que p fue mucho menor que eso. En ocasiones, hago lo que se sugirió anteriormente: realizo algunas simulaciones para ver qué tan sensible es el valor p en la cola más larga a varias violaciones de los supuestos, particularmente si hay un tipo específico de violación que me preocupa.10- 610- 510- 4
Eso es ciertamente útil para informar una elección, pero es probable que discuta los resultados de la simulación y los use para elegir un valor de corte, lo que les da a otros la oportunidad de elegir el suyo.
Una alternativa a la simulación es observar algunos procedimientos que son más robustos * a las diversas fallas potenciales de suposición y ver cuánta diferencia al valor p podría hacer. Sus valores p tampoco serán particularmente significativos, pero al menos dan una idea de cuánto impacto podría haber. Si algunos son muy diferentes del nominal, también da una idea más clara de qué violaciones de los supuestos investigar el impacto. Incluso si no informa sobre ninguna de esas alternativas, da una mejor idea de cuán significativo es su pequeño valor p.
* Tenga en cuenta que aquí realmente no necesitamos procedimientos que sean robustos a violaciones graves de alguna suposición; los que están menos afectados por desviaciones relativamente leves del supuesto relevante deberían estar bien para este ejercicio.
Diré que cuando / si viene a hacer tales simulaciones, incluso con violaciones bastante leves, en algunos casos puede sorprender hasta qué punto incluso los valores p no tan pequeños pueden estar equivocados. Eso ha hecho más para cambiar la forma en que interpreto personalmente un valor p más de lo que ha cambiado los límites específicos que podría usar.
Al enviar los resultados de una prueba de hipótesis real a una revista, trato de averiguar si tienen alguna regla. Si no lo hacen, tiendo a complacerme y luego espero a que los árbitros se quejen.