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

正态分布以其钟形曲线为特征,由两个参数定义:均值(平均值)和标准差。正态分布用于数据倾向于围绕一个中心值聚集,且没有左右偏差的情况。它在心理学、金融和自然科学等多个领域都有应用。例如,一个大型人群中的智商分数、身高和血压测量值通常遵循正态分布。你可能已经看到很多人使用它,比如听说过“按曲线打分...

《临床营养管理 节选87》统计学概述

在假设检验的结论中,P值(P-value)是作出专业结论的重要依据,表示差异来自抽样误差的可能性,而不是差别的大小。P值越小说明两个样本来自同一总体的可能性越小,而不能说明两组间差别越明显。10.α水准与检验效能是统计推断时预先规定的概率值,在假设检验中称α为检验水准,表示发生I型错误(假阳性率)的概率;在...

【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)来源:大数据DT(ID:hzdashuju)...

“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,...

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(www.e993.com)2024年12月19日。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看...

卡方检验在实际工作中的应用 | 人人都是产品经理

根据p值(多设定为0.05)及自由度,根据χ2分布查出拒绝H0假设的临界值;若计算得χ2>临界值,即H0成立的概率<5%,表示在95%置信水平下,观察值与理论值之间有显著差异;反之,则说明两者无差异。根据这个基本思想及过程,可以看出,χ2、自由度(df)、不同自由度下χ2分布是我们进行卡方检验的必要元素。

p值是什么?统计学家用最简单的方式告诉你

Part1假设检验▲假设检验在讨论p值的意义之前,我们先理解一下假设检验。在假设检验中,常用p值确定结果的统计显著性。我们的最终目标是确定结果的统计显著性。而统计显著性建立在这3个简单概念之上:假设检验正态分布p值假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明(零假设)有效性的。如果零假设...

Google 科学家最新整理,给新手推荐的十篇最佳数据科学文章

「金发」?是的。你明白了!你刚才做的是监督学习,太棒了!你现在经历了最简单的学习方式。如果你能把你的问题定义为有监督的学习,那是个好主意。其它的更难……所以我们需要使用无监督学习。总结:如果算法在每个实例中都有正确的标签,那么这将是有监督的学习。稍后,它将使用模型或配方来标记新实例,就像你所做的...

总局发布医疗器械临床试验设计指导原则

因此,该临床试验的样本量估算需同时考虑三重假设检验:(1)试验组术后30天颅内压达标率非劣效于对照组;(2)试验组1年的存留率非劣效于对照组;(3)试验器械1年的存留率达到目标值要求。上述三重假设检验都有统计学意义时,才可下推断结论。由于此时没有意图或机会选择最有利的某次假设检验结果,因此可设定每次检验...