chamdre

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  • 2009年1月31日
  • 注册于 2009年1月11日
  • [quote]引用第2楼shunqinature2009-01-31 05:39发表的“”:





    我个人觉得Fisher只是想相对保守一点吧,或者说求稳。记得原来看过artist说Fisher的思想是反证法,很赞同。就是说如果H0正确,但我们却看到了在H0下极其罕见的现象,那么我们认为H0是错误的。那么多“罕见”才算“罕见”呢?Fisher用了0.05的概率。也就是说,如果H0是正确的,那么我们只有5%的概率观察到手上的这组数据(或者比手上的更加罕见的数据),所以更大的可能不是我们凑巧有了“罕见”的数据,而是我们假设的H0是错误的。



    如果用20%的话,我觉得是比较aggressive的做法。在H0的假设下,我们有20%的概率观察到手上的这组数据(或者比手上的更加罕见的数据),那么究竟是因为我们的假设有问题呢还是我们凑巧有了这20%概率的数据呢?我觉得这个矛盾不是很尖锐啊。

    .......[/quote]



    我觉得各行各业对于p值都有不同的标准,例如对于经济学或者心里学中的检验,p值为0.1或者0.2,已经是很不错的结果了。所以,也许对于医学,正如楼主所言(具体情况我也不清楚),当p=0.2的时候,已经可以做为有效的证据之一。我们平日做的统计题目只是理论上的正确,其实并不一定符合实践的标准。



    我同意2楼的话,p不是H1发生的概率,这个在“不得不提的P值”郑冰的文章中有说明。
  • 向楼上的学习了!
    不过,我觉得10楼并没有真正的回答上面的问题。
    按照我的理解,p值之所以出现随机性,是由于抽样的随机性导致的,也就是说,对于同一个实验,随机抽样可能导致不同p值的出现,而这些p值是没有可比性,这就是8楼说的0.01和0.001的p值不能说明什么的原因(不过这种现象一般不会出现),也是为什么fisher创造一个新的公式的意义。
    而对于不同的实验,p值是粗略比较的,这种可比性也是p值重要的原因。否则,我们大可以用t值和t临界值比较的方法来处理问题。
    对于9楼的疑问,一个真正均匀的硬币,几乎是不可能得到正面数等于30或者70的结果。9楼所提的4个实验,可以当成4枚硬币的4个分别实验。而根据4个不同实验的p值,便可得到硬币的均匀程度的合理估量。