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

利用样本求出的检验统计量的实际值与临界值进行比较,做出是否拒绝原假设的决定。如果样本统计量的实际值落入拒绝域中,我们就拒绝原假设;若样本统计量的实际值落入非拒绝域,我们就不能拒绝原假设。(3)P值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...

鱼骨图找到的原因都是对的吗?

做出结论:如果p值小于显著性水平,拒绝零假设,接受备择假设,认为该因素是主要原因。通过结合因果矩阵和假设检验,团队可以更科学、系统地确定和验证问题的主要原因。这样的方法论不仅提高了问题解决的准确性,还加强了团队对解决方案的信心。

六西格玛中使用的T检验是什么?

T检验是统计学中常用的一种假设检验方法,它的主要目的是判断两组独立样本之间是否存在显著差异。在实际应用中,T检验广泛用于六西格玛或者质量改进项目、医学、心理学、生物学研究等多个领域的实验数据分析。T检验的基本原理T检验是由威廉·戈塞特(WilliamSealyGosset)在20世纪初提出的,他使用“学生”(Student)这...

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

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)q-value是什么?q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value...

【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)...

“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验

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,能够依据常识或理论对估计系数的影响方向做明确的断定,既要么为正要么为负。案例2中如果那个...

卡方检验在实际工作中的应用 | 人人都是产品经理

卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,主要在分类数据资料统计推断中应用。在电商平台中,广告图到处可见,引起用户兴趣,为商品或者店铺带去流量。表征广告图是否“优秀”的关键数据就是CTR(Click-Through-Rate,点击通过率)。为了设计高CTR图片,电商运营、...

更高的因子有效性评价标准

当一个检验的第一类错误率严格小于α时,我们可以通过调高p值的临界值使检验变得宽松从而使得第一类错误率接近于α,由于第一类错误和第二类错误之间相反的关系,第二类错误率在该过程中不断下降。所以,理想情况下,我们希望检验的第一类错误率和给定的显著水平α相同。

Front. Pharmacol.|生成式AI助力药物重定位

最后使用Benjamini和Hochberg(1995)的方法来校正多重假设检验，并将调整后的p值≤0.05视为具有统计显著性。3结果研究人员首先在MarketScan和Explorys中提取出迟发性PD患者队列，分别包括约106,000、89,000名患者，分别占各数据库总数的0.09%和0.15%。这两个独立队列的关键特征（表2）表现出高度相似性...