“P-değeri” nin doğru yazımı (büyük harf, italikleştirme, heceleme)?

Bunun bilgiçlik ve titizlik olduğunun farkındayım, ancak istatistiklerin dışında bir alanda, araştırmacıların istatistik alanında sınırlı bir örgün eğitimi olan bir araştırmacı olarak, "p-değerini" doğru yazıp yazamadığımı her zaman merak ediyorum. özellikle:

1. "P" nin büyük harfle yazılması mı gerekiyor?
2. "P" nin italikleştirilmesi mi gerekiyor? (Veya matematiksel fontta, TeX'te?)
3. "P" ve "value" arasında kısa çizgi olması gerekiyor mu?
4. Alternatif olarak, "p-değeri" yazmanın "uygun" bir yolu yok mu ve herhangi bir tuzak, bu seçeneklerin bazı permütasyonlarında "p" değerinin yanına "p" koyarsam ne demek istediğimi anlayacak mı?

"Standartlar" görünmüyor. Örneğin:

• Doğa stil kılavuzu "P değerine" anlamına gelir
• Bu APA stili kılavuz " p değeri" anlamına gelir.
• Kan stil kılavuzu diyor ki:
  • P değeri tanıtan P harfini büyük harfle yaz ve italikleştir
  • Spearman sıra korelasyon testini temsil eden p italikleştirin
• Wikipedia " p- değerini" kullanır (kısa çizgi ve italik "p" ile)

Kısaca, bilimsel olmayan anketim, en yaygın kombinasyonun küçük harf, italikleştirilmiş p olduğunu , kısa çizgi olmadan olduğunu ileri sürüyor .

Bu, farklı dergilerde ve yayıncıların farklı sözleşmeler benimseyen (veya yazarların tercihlerine bağlı olarak karışık bir tarz karışıklığına izin veren) bir stil sorunu gibi görünmektedir. Kendi tercihim, neye mal olursa olsun, p-değeri, italik ve büyük harf kullanmadan tirelenir.

ASA Ev Stili : tire ile p italicizing tavsiye görünüyor p -değeri. Bir google bilgin araştırmasında çeşitli yazımlar var .

Teorik bakış açısından P değeri, rasgele değişkenin bir miktar gerçekleştirilmesidir. Rasgele değişkenler için büyük harfler ve gerçekleşmeler için küçük harfler kullanmak için bazı standartlar (olasılık dahilinde) vardır. Tablo başlıklarında P'yi (belki italikleştirin ), metinde p = 0.0012 değeriyle birlikte ve örneğin metodoloji p-değerini tarif eden metinde kullanmalıyız.

Tire'yi atlamak bazen cümlelerin anlamlarını değiştirebilir veya en azından belirsizleşebilir. Bu, özellikle istatistiksel testleri tanımlayan veya p-değerlerini değerlendirmek için algoritmalar tanıtan makalelerde ortaya çıkabilir, ancak biri istatistiklerle ilgisi olmayan ve yine de t testlerinden p değerleri hesaplayan (ancak istatistikiyi kullanan p-değerleri değil) açıklayabilir. t-testi). Bu tür bir bağlamda, yazarlar genellikle kolayca karışabilecek notasyonlardan kaçınmaya çalışsalar bile, gerçekten gerekli olacaktır.

Örnek (hatalı gösterimde): Bir dizi güçlü ilişkilendirme modeli bulmak ve sonucun tesadüfen oluşma ihtimalini değerlendirmek istiyoruz. İlk aşamada, bazı iyilik skorlarına sahip en iyi z modellerini ararız. Dolayısıyla, arama aşamasından sonra, z puanlarımız olacak (ancak z puanlarımız olacak). Daha sonra en iyi modelleri rastgele bir testle değerlendiriyoruz. T rasgele veri setleri üretiyoruz ve her veri setindeki z: th en iyi kalıbın skorunu değerlendiriyoruz. Böylece, t testleri yapıyoruz (t testleri değil) ve z: th'nin en iyi kalıbının sonucunu çıkarıyoruz. Tüm t puan değerlerinin p değerlerinin (ancak p değerlerinin değil) orijinal z: th en iyi kalıbından daha iyi olduğunu tespit ettik. Bu nedenle, z'yi bu kadar iyi örüntülerin tesadüfen görme şansının p / t olduğunu tahmin edebiliriz.