无数人误解的P值:统计上显著不代表一定正确
我们不可以单凭一个证据就毫无疑义地说原假设是错的;理论上,无论结果和原假设的差距多么大,都有可能完全是巧合。但差距越大,巧合的可能性就越小。科学家们就把发生巧合的可能性大小叫“P值”(Probabilityvalue,P-value)。某些结果随机出现的可能性越小,p值就越低。因此,如果说读这本书没效果,而100次小测...
柳叶刀:医学论文中统计报告的建议
P值可以提供关于统计假设或模型相容性的有用信息,应精确报告P值,不应简单定性报告(即显著/不显著),即不要将P值简单报告为大于或小于0.05或0.01。要注意,P值大不应简单解释为无关联或无影响,缺乏证据不代表不存在[2]。除非区间估计接近零值,且区间非常窄,才可以推断为研究没有发现重要的关联或影响。一般情况下,...
当数据成为生产资料,论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权
在实际操作中,我们随机抽取m个不同的带有非目标标签的良性样本,进行(单尾)ParwiseT-test,并计算其p值。如果p值小于显著性水平α,则拒绝零假设H_0。此外,还计算置信度得分??P=P_w-P_b来表示验证置信度。??P越大,验证的可信度越高。算法1给出了主要验证过程。2)仅标...
JAMA子刊:临床试验论文发表的注意事项
在论文结果中,P值是最常见到的,但就像标点符号一样,需要有个位置,但不应该只有P值。患者的基线人口学数据,应该清晰地展现出来,而不需要P值或任何过度分析[8]。统计效能(Power)在一项试验中,样本量不足是临床研究的一大敌人,招募失败是试验终止的最常见原因之一。多中心和国际合作研究曾经不常见,但现在已成为...
医学统计学必备知识点分享,常笑医学为医学生答疑解惑
通常情况下,临床研究的结果主要是根据P值的大小来判断该研究因素是否有意义。当得知P>0.05时,不用慌张,因为有可能研究对象之间是真实存在差异,只不过是您的样本量不够导致检验效能不足才没有发现它们间真实差异。此时可根据结果反推,计算本次研究的检验效能(1-β),如果它们间确有差异的,本次能够发现差异的检验效...
普林斯顿DeepMind用数学证明:LLM不是随机鹦鹉!「规模越大能力越强...
硬币掷出正面,就有一条边,概率为p(www.e993.com)2024年9月23日。p的值发生某些变化的时候,整个随机图的属性就可能发生突然的转变。比方说,p值超过某个特定阈值,有些孤立的节点(即和其它节点不存在连接的点),就会突然消失。两位科学家意识到,随机图的这个特点可能是模拟大语言模型的一种直观方式。
被操纵的P值:科学论文中的数学胡扯丨展卷
??在零假设显著性检验中,p值是在假设零假设正确的情况下,获得检验结果至少至少与实际观测样本相同极端的样本的概率。学术研究中,研究人员习惯用p值衡量实验数据的可靠性。当p值小于0.05时,意味着仅因偶然性产生的概率小于5%时,结果具有统计显著性。但是,古德哈特定律指出当指标变成目标后,就不再是一个好的指标。
JAMA让把P值降到0.005,写论文的医生要哭了
什么是P值严格来说,P值指的是在一个特定的统计模型下,数据的某个汇总指标(例如两样本的均值之差)等于观测值或比观测值更为极端的概率。通俗的理解,如果我们预先设定一个假设,从这个假设出发我们会得到一些假定的数据范围,P值呢,就是我们所得到的实际的样本观察结果或更极端结果不在假定数据范围之内的概率。
论文中统计描述要怎么写,来看看杂志主编的建议
P值的描述在论文中也常出现各种问题,一些杂志仅要求在描述P值时给出其判断标准,例如:P<0.05,或non-significant,而多数杂志则要求在论文中报告准确的P值。一般情况下描述P值时建议不要超过3位小数,例如P=0.0123,可修改为P=0.012。但有时P值很小,例如P=0.0000123,只若保留三位小数,即P=0.000,此时建议将其描...
800名科学家联名主张废除p值!斯坦福教授:没有p值,期刊将充斥“无...
对于这一点,他专门论述道:“在判断某个偏差是否应该被认为是显著的时候,将这一阈值作为判断标准是很方便的。”他还建议,p值低于该阈值的结论是可靠的,因此不要把时间花在大于该阈值的统计结论上。菲舍尔的这一建议被越来越多的人所接受,p<0.05逐渐与“统计显著性”画上了等号,成为“显著”的数学定义。