美国统计协会开始正式吐槽(错用)P值啦
想请问一下起首那张图(p value and interpretation)是被认可的还是不对的?
因为看到另一篇郑冰老师的文章:不得不提的P值(http://cos.name/2008/12/p-value/)里提到Fisher的判断标准是:
如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
似乎和图片里的判断标准不太一样。
所以,图片里的interpretation到底是应该提倡的,还是根本是一种讽刺?
(统计刚入门,请轻拍)
因为看到另一篇郑冰老师的文章:不得不提的P值(http://cos.name/2008/12/p-value/)里提到Fisher的判断标准是:
如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
似乎和图片里的判断标准不太一样。
所以,图片里的interpretation到底是应该提倡的,还是根本是一种讽刺?
(统计刚入门,请轻拍)
[未知用户] 直接把那篇文章里的结论贴过来好像出现错误,重新贴一下,应该是:
如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
[未知用户] 晕,还是不对,请看原文(http://cos.name/2008/12/p-value/)。
[未知用户] 图片来自XKCD,是一幅漫画,是一种讽刺的表达。比如中间那句“哦,重新计算一遍”就是讽刺如果P值等于0.05就换一种方法把P值调整到小于0.05。
[未知用户] 谢谢!那么是否正确的应该是郑冰老师文章里引用的Fisher的标准呢?该标准0.01到0.05只是一个较弱的判定结果,既然如此,为何0.05仍被广泛使用?有点糊涂了。
估计值与真实期望值存在差别,有两种可能:一是随机抽样误差;二是确有差别,即原假设有问题。而P值度量的是,若将估计值与真实期望值的差别完全归结于抽样误差,那么出现如此大的误差的概率到底有多高?若概率很低,比如小于1%。根据小概率发生即使是可能的但也不现实的原则,我们有理由怀疑原假设。
[未知用户] 谢谢
15 天 后
您好,可以让我们的公众号可以转发这篇文章吗?我们会注明网站和作者来源
[未知用户] 好的,没有问题。:-)