Bir 'p-değerinin tam değeri anlamsız mıdır?

Bir p değerinin kesin değerinin alakasız olduğunu belirttiği bir istatistikçi ile 2009'da bir tartışma yaptım: Önemli olan tek şey, önemli olup olmadığı. Yani bir sonuç diğerinden daha önemli olamaz; örneğin numuneleriniz aynı popülasyondan geliyor veya yok.

Bununla ilgili bazı özelliklere sahibim, ama belki de ideolojiyi anlayabilirim:

1. % 5 eşiği keyfidir, yani p = 0.051 anlamlı değildir ve p = 0.049, bir sonucun önemli olmasına rağmen diğerinin anlamlı olmamasına rağmen gözlem veya deneyinizin sonucunu gerçekten değiştirmemelidir.

   Bunu şimdi ortaya çıkarmamın sebebi, Biyoinformatik alanında yüksek lisans için çalışmam ve alandaki insanlarla konuştuktan sonra, yaptıkları her istatistik için kesin bir p değeri elde etmek için kararlı bir sürücü olduğu görülüyor. Örneğin, eğer p <1,9 × 10 ^-12 p değeri elde ederse , sonuçlarının NASIL olarak önemli olduğunu ve bu sonucun SÜPER bilgilendirici olduğunu göstermek isterler. Bu sorun, aşağıdaki gibi sorularla örneklenmiştir: Neden 2.2e-16'dan küçük bir p değeri alamıyorum? Bu nedenle, tek başlarına, tesadüfen bunun bir trilyonda 1'den daha az olabileceğini gösteren bir değer kaydetmek istiyorlar. Ancak bu sonucun milyarda 1'e karşılık bir trilyonda 1'den az olacağını göstermekte çok az fark görüyorum.

2. O zaman, p <0.01'in bunun ortaya çıkma şansının% 1'den daha az olduğunu gösterdiğini takdir edebilirim, oysa ki p <0.001, bunun gibi bir sonucun, yukarıda belirtilen p değerinden bile daha düşük olduğunu gösterir, farklı? Sonuçta ikisi de önemli p değerleridir. Kesin p değerini kaydetmek istediğimi düşünebilmemin tek yolu Bonferroni düzeltmesi sırasında yapılan eşik değerinin değişmesidir. Fakat yine de, neden eşik öneminizden daha küçük 12 derecelik bir p değeri göstermek istersiniz?

3. Ve Bonferroni düzeltmesini kendi içinde de biraz keyfi kullanmıyor musunuz? Başlangıçta düzeltmenin çok muhafazakar olduğu düşünülür ve bu nedenle gözlemcinin çoklu karşılaştırmaları için kullanabileceği önem seviyesine erişmeyi seçebilecek başka düzeltmeler de vardır. Ancak bu nedenle, araştırmacının kullanmak istediği istatistiklere bağlı olarak bir şeyin önemli ölçüde önemli olduğu nokta değil. İstatistikler yorumlamaya çok açık olmalı mı?

Sonuç olarak, istatistikler daha sübjektif olmamalı (sübjektif olma ihtiyacının çok değişkenli bir sistemin bir sonucu olduğunu tahmin etmeme rağmen), ama sonuçta biraz açıklığa kavuşturmak istiyorum: bir şey başka bir şeyden daha önemli olabilir mi? Ve p <0.001, kesin p değerini kaydetmeye çalışmak için yeterli olacak mı?

1. 1 / false reddetme hata oranı tamamen keyfi değil , ama evet, yakın. Α = 0,051'e göre daha çok tercih edilir çünkü bilişsel olarak daha az karmaşıktır ( yuvarlak sayılar ve beşin katları gibi insanlar ). Şüphesizlik ve pratiklik arasında iyi bir uzlaşma olsa da, belki biraz modası geçmiş olsa da - modern yöntemler ve araştırma kaynakları standartlar olması gerekiyorsa daha yüksek standartları (örneğin düşük p değerleri) tercih edebilir. ^{( Johnson, 2013 )} .$\alpha=.05$$\alpha=.051$$p$

   IMO, eşik seçiminden daha büyük sorun, gerekli veya yararlı olmadığı bir eşik kullanmak için genellikle incelenmemiş bir seçimdir. Pratik bir seçim yapılması gereken durumlarda, değeri görebiliyorum, ancak birçok temel araştırma, bir kanıtı reddetme kararını zorunlu kılmamakta ve verilen bir numunenin kendisine yönelik kanıtlarının yetersiz kalması nedeniyle boş bırakma ihtimalinden vazgeçmek zorunda kalmamaktadır. neredeyse her makul eşikten. Oysa bu kadar araştırmanın yazarlarından onların izleyicileri genellikle umurumda değil çünkü kaymaya hissedebiliyorum zaman dikkatini çekmek için dilenmek "marjinal" önemi gibi terimler icat, kongre bunu, ve rahatsız buna karşı almak zorunda hissetmeyin s ≥ . 05 .$p$$\ge.05$$p$değer yorumlaması, değerleriyle ilgili ikili / kararlarla p değerlerinin yorumlanması konusunda çok fazla ayrılık göreceksiniz .$p$fail toreject

2. $p$$p$$p$

   $p$

3. $\alpha$

   $p$

fail toreject$p$değerleri bildirildi mi? (ve neden R, 2.22e-16'ya bir minimum koyar?) "- Yığın Taşması ile bağlantılı olduğunuz bu sorunun versiyonuna verilen cevaplardan çok daha iyidir!

<sup>Kaynaklar
- Johnson, VE (2013). İstatistiksel kanıtlar için gözden geçirilmiş standartlar. Ulusal Bilimler Akademisi'nin Bildirileri, 110 (48), 19313–19317. Http://www.pnas.org/content/110/48/19313.full.pdf adresinden alındı .
- Lew, MJ (2013). P'ye veya P'ye değil: P değerlerinin kanıt niteliği ve bilimsel çıkarımdaki yerleri hakkında. arXiv: 1311.0081 [stat.ME]. Http://arxiv.org/abs/1311.0081 adresinden alındı .</sup>

Bana öyle geliyor ki, eğer bir değer anlamlıysa, kesin değer anlamlıdır.

P değeri bu soruyu yanıtlar:

Eğer, bu örneğin rastgele çizildiği popülasyonda, boş hipotez doğruysa, en azından örneklemde bulunduğumuz kadar aşırı bir test istatistiği alma olasılığı nedir?

Peki ya bu tanım anlamsız bir değere sahip?

Bu, p'nin aşırı değerleri ile ilgili olanlardan farklı bir sorudur. P'yi içeren 0 ifadelerinin sorunu, aşırı uçlarda p'yi ne kadar iyi tahmin edebileceğimizle ilgilidir. Bunu çok iyi yapamadığımızdan, p'nin bu kadar kesin tahminlerini kullanmanın bir anlamı yoktur. Bu, p = 0.0319281010012981 olduğunu söylemememizin aynı nedenidir. Bu son rakamları güvenle bilmiyoruz.

Sonuçlarımız p <0.05 yerine p <0.001 ise farklı mı olmalı? Veya kesin sayıları kullanmak için, p = 0.035 yerine p = 0.00023 ise, sonuçlarımız farklı mı olmalı?

Bence sorun genellikle p hakkında bir şeyleri nasıl sonuçlandırdığımızla ilgilidir. Bazı keyfi seviyelere dayanarak "anlamlı" veya "anlamlı değil" diyoruz. Eğer bu keyfi seviyeleri kullanırsak, o zaman evet, sonuçlarımız farklı olacaktır. Fakat bu, böyle şeyler hakkında düşünmemiz gerektiği gibi değil. Kanıtın ağırlığına bakıyor olmalıyız ve istatistiksel testler bu kanıtların sadece bir kısmı . Robert Abelson'un "MAGIC kriterleri" ni bir kez daha ekleyeceğim:

Büyüklük - etkisi ne kadar büyük?

Artikülasyon - ne kadar kesin olarak ifade edilir? Çok fazla istisna var mı?

Genel - hangi gruba uygulanır?

İlginçlik - insanlar umursar mı?

Güvenilirlik - anlamlı mı?

Önemli olan tüm bunların birleşimidir. Abelson'un p değerlerinden hiç bahsetmediğini, ancak bir tür büyüklük ve eklemlenme melezi olarak geldiklerini unutmayın.