Questions marquées «p-value»

Dans les tests d'hypothèses fréquentistes, p-value est la probabilité d'un résultat aussi extrême (ou plus) que le résultat observé, sous l'hypothèse que l'hypothèse nulle est vraie.

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Pourquoi est-il mauvais d'enseigner aux élèves que les valeurs p sont la probabilité que les résultats soient dus au hasard?
Quelqu'un peut-il, s’il vous plaît, donner une explication succincte de la raison pour laquelle il n’est pas judicieux d’enseigner aux élèves qu’une valeur p est la probabilité (leurs résultats sont dus à une chance [aléatoire]). D'après ce que je comprends, une p-value est le prob (obtenir des données plus extrêmes …
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Origine du seuil «5
Selon des reportages, le CERN annoncera demain que le boson de Higgs a été détecté de manière expérimentale avec des preuves de 5 . Selon cet article:σσ\sigma 5 équivaut à 99,99994% des chances que les données détectées par les détecteurs CMS et ATLAS ne soient pas que du bruit aléatoire …
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Comprendre la valeur p
Je sais qu'il existe de nombreux matériaux expliquant la valeur p. Cependant, le concept n'est pas facile à saisir fermement sans clarification supplémentaire. Voici la définition de p-value de Wikipedia: La valeur p est la probabilité d'obtenir une statistique de test au moins aussi extrême que celle qui a été …
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Pourquoi les valeurs de p inférieures ne sont-elles pas plus de preuves contre le nul? Arguments de Johansson 2011
Johansson (2011) dans « Hail the impossible: p-values, evidence, and vraisemblability » (voici également un lien vers le journal ) déclare que des valeurs de plus faibles sont souvent considérées comme des preuves plus solides contre le nul. Johansson implique que les gens considéreraient les preuves contre le zéro comme …
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Compréhension des vues enchâssées sur les valeurs p
Parfois, dans les rapports, j'inclus un avertissement concernant les valeurs de p et d'autres statistiques inférentielles que j'ai fournies. Je dis que puisque l'échantillon n'était pas aléatoire, de telles statistiques ne s'appliqueraient pas strictement. Ma formulation spécifique est généralement donnée dans une note de bas de page: "Alors que, strictement …
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Qui a d'abord utilisé / inventé les valeurs p?
J'essaie d'écrire une série de billets de blog sur les valeurs p et j'ai pensé qu'il serait intéressant de revenir là où tout a commencé - qui semble être le document de Pearson de 1900. Si vous êtes familier avec ce papier, vous vous souviendrez qu'il couvre les tests d'adéquation. …
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Comment un chercheur individuel devrait-il penser le taux de fausses découvertes?
J'ai essayé de comprendre comment le taux de fausses découvertes (FDR) devrait éclairer les conclusions de chaque chercheur. Par exemple, si votre étude manque de puissance, devriez-vous actualiser vos résultats même s'ils sont significatifs à α=.05α=.05\alpha = .05 ? Remarque: je parle du FDR dans le contexte de l'examen des …
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Le rejet de l'hypothèse utilisant la valeur p équivaut-il à une hypothèse n'appartenant pas à l'intervalle de confiance?
Tout en dérivant formellement l'intervalle de confiance d'une estimation, je me suis retrouvé avec une formule qui ressemble de très près à la façon dont la valeur de est calculée.ppp D'où la question: sont-ils formellement équivalents? Ie rejette une hypothèse avec une valeur critique équivalente à n'appartenant pas à l'intervalle …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
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 
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