数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
5、置信区间和预测正态分布的假设允许构建围绕回归线的置信区间和预测区间。这些区间为基于模型的预测提供了可靠性度量,使得我们可以估计模型预测的不确定性。尽管正态分布的假设为线性回归提供了许多统计上的便利,但在实际应用中,数据可能不总是遵循这一假设。因此,进行适当的诊断检查是重要的,例如检查残差图来评估...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
然而理论与实践之间的差异足够微弱且任意,使得伽利略对于自己提出的运动相对性有着充足的信心。不久之后,他对相对性原理的这种置信度让他将太阳放置在了宇宙的中心。在这两个例子中,伽利略的天才之处体现在他偏好原理的简洁与优雅,而非它们与实际的符合程度。这就是为了避免其他人陷进过度拟合的陷阱而应用奥卡姆剃刀...
Netflix是如何做决策的?(三):误报与统计显著性
这个值范围就是一个置信区间:在给定测试数据的情况下,在零假设下不会导致拒绝的值的范围。因为我们已经用显著性水平为5%的测试划定了区间,所以就设定了95%的置信区间。我们的解释是,在重复实验的情况下,置信区间在95%的时间内可覆盖真实值(此处为正面朝上的实际概率)。置信区间与p值之间存在等价关系,...
如何解释无统计学显著性的结果?可以考虑用置信区间(CI)
置信区间(CI)是什么?在进行两种治疗方法效果比较的统计分析中,统计学显著性水平通常设置为0.05或5%,如果使用当前的数据进行分析,零假设不会被拒绝,则95%CI将包含所有治疗效果的可能值[2]。CI可以被认为是一个“相容性区间”,它包含了与当前数据最相容的效应值,当我们将观察到的数据与一系列假设的效应值进行...
SPSS、R和Python,哪个更适合你的研究?折线/柱状/散点图等数据...
b.置信区间:置信区间给出了参数的可能范围。例如,一个95%的置信区间表示,如果我们重复实验100次,期望95次的结果会落在这个区间内。这提供了一种估计参数不确定性的方法。c.效应量:效应量是测量结果重要性的指标。例如,Cohen的d是一种常见的效应量,用于度量两组之间的平均差异。对于临床试验,效应量可以帮...
分享|E9:临床试验统计原则(另附中英文对照词汇表)
稳健性是一个概念,是指整体结论对数据的各种限制、假设和数据分析方法的敏感性(www.e993.com)2024年10月17日。稳健性意味着,当基于另一假设或分析方法进行分析时,试验的处理效应和主要结论不会受到实质性的影响。在对处理效应和处理间比较的不确定性的统计测量进行解释时,应考虑偏倚对P值、置信区间或推断的潜在影响。由于临床试验设计和分析的...
A/B实验避坑指南:为什么不建议开AABB实验
No.4p-value已经帮助我们比较了“AB差异”与“AA差异”经过一些用户访谈,我们了解到大多数用户开设AABB实验的动机是:判断“AB差异”是否高于“AA差异”,并以此辅助自己进行决策。事实上,仔细理解显著性水平的原理,我们就会发现,p-value已经从更科学的角度帮助我们完成了这个任务:p-value小于0.05,就是在保...
【統計學】终于有人把p值讲明白了|统计学|实验|显著性|估计值|...
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)...
微生物扩增子测序图表解读(实例数据)
两两群落差异指数的PCoA图PCoA图可以清楚地看到,SW区细菌群落的置信椭圆与pd和sd的置信椭圆有显著的偏差(p<0.05),而sd上细菌群落的置信椭圆几乎覆盖了pd的置信椭圆(p>0.05),这表明pd和sd上的细菌群落有相似之处。不同样本和处理下的细菌群落(前10位)丰度分布...
“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验
这就是0.05的显著性水平。当然,这个门槛还可以设为0.01和0.1。显然0.01的显著性水平比0.1的水平拒绝起来的难度更大,代表的统计学分量也更重。这里必须强调的是,这个显著性水平是事先给定的。如果等数据出来再决定是用0.01,0.05还是0.1,就容易犯机会主义倾向的错误。案例1中Fisher给出的显著性水平是0.05,基于零...