Preguntas etiquetadas con p-value

¿Alguien puede ofrecer una buena explicación sucinta de por qué no es una buena idea enseñar a los estudiantes que un valor p es el problema (sus hallazgos se deben a la posibilidad [aleatoria]). Tengo entendido que un valor p es el problema (obtener datos más extremos | la hipótesis …

34 p-value  randomness  teaching 

Los informes noticiosos dicen que el CERN anunciará mañana que el bosón de Higgs ha sido detectado experimentalmente con evidencia 5 . De acuerdo con ese artículo:σσ\sigma 5 equivale a un 99.99994% de posibilidades de que los datos que ven los detectores CMS y ATLAS no sean solo ruido aleatorio, …

33 hypothesis-testing  p-value  history 

Sé que hay muchos materiales que explican el valor p. Sin embargo, el concepto no es fácil de entender con firmeza sin más aclaraciones. Aquí está la definición del valor p de Wikipedia: El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

Dado que uno puede calcular los intervalos de confianza para los valores p y dado que lo opuesto a la estimación del intervalo es la estimación puntual: ¿es el valor p una estimación puntual?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

Propondré esta pregunta por medio de un ejemplo. Supongamos que tengo un conjunto de datos, como el conjunto de datos del precio de la vivienda de Boston, en el que tengo variables continuas y categóricas. Aquí, tenemos una variable de "calidad", del 1 al 10, y el precio de venta. …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

He estado leyendo sobre valores , tasas de error tipo 1, niveles de significancia, cálculos de potencia, tamaños de efectos y el debate de Fisher vs Neyman-Pearson. Esto me ha dejado un poco abrumado. Pido disculpas por el muro de texto, pero sentí que era necesario proporcionar una visión general …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

Tuve una discusión con un estadístico en 2009 donde afirmó que el valor exacto de un valor p es irrelevante: lo único que es importante es si es significativo o no. Es decir, un resultado no puede ser más significativo que otro; sus muestras, por ejemplo, provienen de la misma …

31 statistical-significance  p-value  bonferroni 

Johansson (2011) en " Salve lo imposible: valores p, evidencia y probabilidad " (aquí también hay un enlace a la revista ) afirma que los valores más bajos a menudo se consideran como una evidencia más fuerte contra el nulo. Johansson implica que las personas considerarían que la evidencia contra …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

A veces, en los informes, incluyo un descargo de responsabilidad sobre los valores p y otras estadísticas inferenciales que he proporcionado. Digo que, dado que la muestra no fue aleatoria, esas estadísticas no se aplicarían estrictamente. Mi redacción específica generalmente se da en una nota al pie: "Si bien, estrictamente …

31 inference  p-value 

Estoy intentando escribir una serie de publicaciones de blog sobre valores p y pensé que sería interesante volver a donde comenzó todo, que parece ser el artículo de Pearson de 1900. Si está familiarizado con ese documento, recordará que esto cubre las pruebas de bondad de ajuste. Pearson es un …

30 p-value  history  ronald-fisher 

He estado tratando de entender cómo la tasa de descubrimiento falso (FDR) debería informar las conclusiones del investigador individual. Por ejemplo, si su estudio tiene poca potencia, ¿debería descontar sus resultados incluso si son significativos en ? Nota: estoy hablando del FDR en el contexto de examinar los resultados de …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

Mientras derivaba formalmente el intervalo de confianza de una estimación, terminé con una fórmula que se parece mucho a la forma en que se calcula el valor .ppp De ahí la pregunta: ¿son formalmente equivalentes? Es decir, ¿rechaza una hipótesis con un valor crítico equivalente a no pertenece al intervalo …

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value 

Una sola prueba estadística puede dar evidencia de que la hipótesis nula (H0) es falsa y, por lo tanto, la hipótesis alternativa (H1) es verdadera. Pero no se puede usar para mostrar que H0 es verdadero porque no rechazar H0 no significa que H0 sea verdadero. Pero supongamos que tiene …

28 hypothesis-testing  p-value  combining-p-values 

Utilizo el paquete "boot" para calcular un valor p de arranque de 2 lados aproximado , pero el resultado está demasiado lejos del valor p de usar t.test. No puedo entender qué hice mal en mi código R. ¿Puede alguien darme una pista para esto? time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, …

28 r  hypothesis-testing  p-value  bootstrap  permutation-test 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit