多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?

他们苦苦盯着p值(指用来判定假设检验结果的参数),祈祷神奇的统计软件得出“p<0.05”这个完美的裁决。只有这样,他们才能推翻原假设(或叫零假设),有依据说原假设只是一个小概率事件,接着也就接受了研究假设——至少有95%的把握。而研究假设的结论往往是一项研究之所以“有所创新”的证据。电影《美丽心灵》(ABeauti...

无数人误解的P值:统计上显著不代表一定正确

如果该结果的p值小于0.05,那我们就说我们达到了统计显著水平,可以推翻原假设(“读这本书什么用都没有”)而支持对立假设(“这本书让你的统计学能力变得更好”)。p值告诉我们的是,如果原假设成立,则我们如果要进行100次检验,就该预期读过这本书的人和没读过的人相比,获得和这次测验差不多的成绩的次数不超过...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

这是p值。这个数字非常小:0.00000000000000022我们无法使用线性回归,因为这是分类数据。所以就需要进行逻辑回归,将吸烟和非吸烟编码为0和1;然后类似地对癌症和无癌症进行编码。计算给定吸烟状态的癌症几率。然后将这些几率转换为自然对数,将0和1的类别转换为更连续的分布。就可以预测给定吸烟状态的癌症对数几率,包括95...

六西格玛中使用的T检验是什么?

T值:T值是一种统计量,用于衡量两组数据均值差异的程度。T值越大,差异越明显。P值:P值用于衡量观察到的数据结果发生的概率,若P值小于预设的显著性水平(通常为0.05),则认为两组数据的差异是统计上显著的。差异显著代表什么?如果经过T检验,结果显示夏季和冬季的实验数据之间存在显著差异(即P值小于0.05),这意...

P-value, qvalue, FDR什么区别?总被审稿人提起的多重假设检验校正...

假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1,p2,...,p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1,p2*10000/2,...,p10000*10000/10000。与Bonferronicorrection一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此基础上除去了各个原始p-value的排序值。

【統計學】终于有人把p值讲明白了

导读:p值(Pvalue)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数(www.e993.com)2024年12月19日。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。作者:罗恩·科哈维(RonKohavi)、黛安·唐(DianeTang)、许亚(YaXu)...

【p值之争】斯坦福大学陆教授有话说

我们得出了如下的结论:对于检验临床试验的中的零假设(nullhypothesis)和替代假设(alternativehypothesis)来说,使用p值是一种有效的方法。然而,仅仅利用从某单一统计检验所得出的p值来判断研究项目的科学价值则是一种对p值的滥用;为得到可信的临床研究结果,我们需要将利用p值得到的推断检验的结果与次要结果...

【论p】ASA关于P值的声明:背景、过程和目的

ScienceNews2014年2月7日的文章(Siegfried,2014)称“假设检验的统计学技术比Facebook的隐私政策有更多的缺陷。”一周后,统计学家、“SimplyStatistics”博主JeffLeek回应“问题不是人们糟糕地使用P值,而是绝大部分数据分析并非由正规训练过数据分析的人来实现的”(Leek,2014)。同一周,统计学家和科学作家Regina...

“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验

在第一种备择假设下,也就是在双侧检验的情况下,我们基于z值求出的p值是1.1×10^-5。而在单侧检验下的p值为5.4×10^-6。在事先设定的显著性水平下,这两种检验的原假设都会被拒绝。根据理论或常识无法对估计系数的影响方向做出肯定的判断,即有可能为正也有可能为负,故作双侧检验。而单侧检验则相反,...

九成以上研究者或无法正确理解p值

我们使用的问卷中设立了一个采用独立样本t检验比较两组均值差异的研究场景,统计结果为p=.008,受访者根据这一p值对“你已证实原假设是错的”“你发现了原假设为真的概率”等四句陈述进行正误判断;类似地,CI部分,我们给出了两组均值差的95%CI为[0.1,0.4],并让受访者对“真实均值差/总体均差有95%的概...