Akıl sağlığı kontrolü: Bir p değeri ne kadar düşük olabilir?

Ben iki örneğin (ortancasını karşılaştırmak için bir ranksum testi kullanıyorum ) ve birlikte önemli ölçüde farklı olduğunu bulduk: . Ben böyle küçük şüpheli olmalı -değeri ya da ben çok büyük bir örnek olması ile ilişkili yüksek istatistiksel güce mi vermeliyiz? Şüpheli düşük diye bir şey var mıdır -değeri? $n=120000$ p = 1.12E-207 $p$ $p$

— N26
kaynak

Bu neredeyse stats.stackexchange.com/questions/78839'un bir kopyası .

— amip, Reinstate Monica’nın

Yanıtlar:

Standart bilgisayarlarda P değerleri (IEEE çift duyarlıklı yüzer kullanarak) yaklaşık kadar düşük olabilir . Etki büyüklüğü büyük ve / veya standart hatalar düşük olduğunda bunlar yasal olarak doğru hesaplamalar olabilir. Değeriniz, bir T veya normal dağılım ile hesaplanırsa, yaklaşık 31 standart hatanın etki boyutuna karşılık gelir. Standart hataların genellikle karşılıklı kare kökü ile ölçeklendiğini hatırlayın , ki bu, 0,09 standart sapmaların altındaki bir farkı yansıtır (tüm örneklerin bağımsız olduğu varsayılarak). Çoğu uygulamada, böyle bir fark hakkında şüpheli veya sıradışı bir şey olmazdı. $10^{-303}$ $n$

Bu gibi p değerlerini yorumlamak başka bir konudur. Bir sayıyı veya hatta kadar küçük bir olasılık olarak görmek, gerçekliğin bu prensibi destekleyen olasılık modelinden sapma olasılığı olan tüm yolları göz önüne alarak, aklın sınırlarını aşmaktadır. değer hesaplaması. İyi bir seçim, p değerini, modelin makul olarak destekleyebileceğini düşündüğünüz en küçük eşikten daha düşük olarak bildirmektir: genellikle ile arasında . $10^{-207}$ $10^{-10}$ $0.01$ $0.0001$

— whuber
kaynak

Bir konferans belgesinde '' '' bildirdiğimde , bir gözden geçiren APA yönergelerini takip etmek için onu '' '' olarak değiştirmem gerektiğini söyledi .

p < 10^{- 26}

$p<10^{-26}$

p < 0.001

$p<0.001$

— Thomas Levine

@whuber - Güzelce belirtti.

— rolando2

(+1) Bir noktada, hükümetin süper casus teknolojisi ile uzaktan RAM'inizde bitleri boşa harcıyor olması muhtemeldir ...

— JMS

(+1) IEEE çift duyarlıklı kayan noktada ın hemen altına inebilirsiniz . Ancak, -değerlerini hesaplamak için yaptığınız sayısal rutinlerin neredeyse bundan önce parçalara ayrılma garantisi vardır. Modelleme varsayımlarınızın tam olarak doğru olduğunu (ve ne zaman olduklarını?) Bilmediğiniz sürece, bir değeri nihayetinde, numune yeterince büyüdüğünde sadece numune büyüklüğünün bir ölçüsü olur.

5 \times 10^{- 324}

$5 \times 10^{-324}$

p

$p$

p

$p$

— kardinal

@Cardinal ikimiz de limitlerde yanılıyoruz: denormalize edilmiş değerlerin dışında, en küçük IEEE iki katı yaklaşık , baz-2 üssü için on bite karşılık geliyor.

10^{- 308}

$10^{-308}$

— whuber

Şüpheli hiçbir şey yoktur - sizinki gibi son derece düşük p değerleri, örnek boyutları büyük olduğunda (sizinki medyanları karşılaştırmak için olduğu gibi) oldukça yaygındır. Whuber’in dediği gibi, normalde bu tür p değerlerinin bazı eşik değerlerden daha az olduğu bildirilir (örn. <0.001).

Dikkat edilmesi gereken bir şey, p değerlerinin yalnızca medyandaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını söylemesidir . Farkın büyüklükte yeterince önemli olup olmadığı, karar vermeniz gereken bir şeydir: örneğin, büyük örnek kümeleri için, araçlardaki / medyanlardaki son derece küçük farklılıklar, istatistiksel olarak anlamlı olabilir, ancak bu çok anlamlı olmayabilir.

— xuexue
kaynak

Bir p değeri 0 değerine ulaşabilir.

$\theta$ $\mathcal{H}_0: \theta = 1$ $X=1.1$

— Adamo
kaynak