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...

数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

传统的假设检验流程是事先设定检验的显著性水平α,然后明确拒绝域,在检验时,只要检验统计量的值落入拒绝域就拒绝原假设。同样,也可以使用P值判断是否拒绝原假设。P值是在假定原假设正确的条件下,检验统计量取样本统计量或沿备择假设方向趋于更为极端值的概率。利用p值进行假设检验的准则是:将p值与事先确定的显著...

鱼骨图找到的原因都是对的吗?|备择|显著性|方法论|因果关系_网易...

制定假设:通常设立零假设(H0)和备择假设(H1)。零假设表示没有影响,备择假设表示有影响。选择合适的统计检验:根据数据类型和分布,选择如t检验、ANOVA、卡方检验等。收集数据:进行必要的数据收集,确保数据可靠性。进行统计检验:计算p值,根据p值与预设的显著性水平(通常为0.05)比较,判断是否拒绝零假设。做出结...

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

具体计算方式见下表(总检测次数为10次;控制FDR小于0.1)BH法有时也称fdr法,是我们最常用的多重假设检验校正方法,可以很好的控制假阳性率和维持统计检出力。R函数p.adjust可用来计算一组p-value校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR)...

九成以上研究者或无法正确理解p值

每道题的错误率及信心程度(左图a为p值,右图b为CI)如吉仁泽所言,很大一部分的统计推断工作遵循了这样的仪式化套路:步骤1:建立零假设;步骤2:报告p值,接受、拒接假设;步骤3:一遍又一遍地重复步骤1和2(www.e993.com)2024年12月19日。这样的套路容易使人们陷于不求甚解而又过于自信的危机中:只知道小于0.05的p值是好的,只知道远离0...

【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。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)...

“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,...

【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...

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

给定零假设H_0:Pb=Pp+τ(H_1:Pb>Pp+τ)（其中超参数τ∈[0,1]），当且仅当H_0被拒绝时，我们认为可疑模型在受保护数据集上得到了训练（具有τ-确定性）。在实践中，我们随机抽取m个不同的良性样本进行成对T检验（pairwiseT-test），并计算其p值。如果...