Вміст закріплених уявлень p-значень

Іноді у звітах я включаю застереження щодо р-значень та іншої статистичної статистики, яку я надав. Я кажу, що оскільки вибірка не була випадковою, то така статистика не застосовуватиметься строго. Моє конкретне формулювання, як правило, наводиться у виносці:

"Хоча, строго кажучи, інфекційна статистика застосовна лише в контексті випадкових вибірок, ми дотримуємось конвенції у звіті про рівень значущості та / або довірчі інтервали як зручні критерії навіть для не випадкових зразків. Див. Статистичні умови Майкла Оукса : коментар для соціальних та науки про поведінку (NY: Wiley, 1986).

Декілька разів - один раз для рецензованої роботи, один чи два рази в позаакадемічній обстановці - редактор чи рецензент заперечували проти цієї відмови, називаючи це заплутаною, і вважали, що конвенційні дані повинні просто стояти як написані (і буде надано мантію авторитету). Хтось ще стикався з цією проблемою і знайшов вдале рішення? З одного боку, розуміння людьми p-значень, як правило, похмуро, навіть в контексті випадкової вибірки, тому, можливо, це не має великого значення, що ми говоримо. З іншого боку, подальший внесок у непорозуміння є однією з частин проблеми. Додам, що я часто маю справу з дослідженнями опитування, де випадкове призначення не застосовується і де симуляції Монте-Карло часто не вдається вирішити питання репрезентативності.

Дійсно, аргумент не повинен включати відмову від відповідальності. Відверто кажучи, я знайшов би короткий трактат про природу p-значень у статті журналу трохи непридатним, і на хвилину доведеться зробити паузу і спробувати з'ясувати, чи зробили ви щось особливо. .esoteric ... вимагати присвятити цей простір певній точці.

В основному, як рецензент, я вважаю це зайвим, тому що читач уже повинен знати, що таке p-значення та що таке. Я навіть міг би заперечити проти цього, оскільки виготовлення такої записки насправді не перешкоджає жодному з багатьох злочинів аналізу та інтерпретації, які супроводжують p-значення, вона просто надягає плащ "довіряй мені, я знаю, що роблю". Це також трохи дивно - "Я буду робити сміливі позиції проти p-значень, але не настільки сміливі, що про них не повідомляю".

Коли я розглядаю "закріплені погляди на p-значення", мене набагато менше турбує щось на зразок того, що ви опублікували вище, і набагато більше стурбовано наполяганням рецензентів на статистичній значущості для того, щоб бути опублікованими або зосередженими в роботі (поставити зірка шляхом знахідки і раптом її великий уклад) або змішування статистичної значущості зі значенням знахідки.

Використання інфекційної статистики може бути виправданим не лише на основі моделі населення, але і на основі моделі рандомізації. Останній не робить жодних припущень щодо способу отримання зразка. Фактично, Фішер запропонував, що модель рандомізації повинна бути основою для статистичного висновку (на відміну від Неймана та Пірсона). Див., Наприклад:

Ернст, доктор медицини (2004). Методи перестановки: основа для точного умовиводу. Статистична наука, 19, 676-685. [посилання (відкритий доступ)]

Ludbrook, J. & Dudley, H. (1998). Чому тести на перестановку перевершують t та F тести в біомедичних дослідженнях. Американський статистик, 52, 127-132. [посилання (якщо у вас є доступ до JSTOR)]

Я якимось чином сумніваюся, що редактори чи рецензенти використовували це як причину називати вашу відмову від відповідальності "заплутаною".

$p$цінності насправді необхідно повідомити, незважаючи на їхню незначну неправомірність у проблемному дослідженні (клас, до якого потрапляє занадто багато опублікованих статей), можна неявно знизити їх. Поміркуйте замість цього зосередити свою розповідь - можливо, навіть виключно - на розмірах ефектів. Якщо ваше дослідження є достатньо репрезентативним, щоб бути корисним інформативним (це не повинно вимагати абсолютно випадкової вибірки, лише обережність у загальній інтерпретації), то розміри ефектів повинні мати ширші наслідки, ніж просто вказувати на існування та напрямки взаємозв'язків чи відмінностей у будь-якому разі. Зосередження дискусії на розмірах ефекту може полегшити глибше розуміння того, наскільки важливі стосунки чи відмінності в практичному розумінні, хоча це все ще потрібно враховувати в контексті предмета дослідження (наприклад,$r = .03$$p$$p$$p$

Ще одним потенційно доповнюючим варіантом буде розширення на виноску. Як ваші описи проблеми, коли рецензенти випробували її, так і прийнята на даний момент відповідь на цій сторінці свідчать про те, що не пояснюється достатньо інформації для пояснення вашої мотивації включення виноски, а також недостатньо для мотивації читача слідувати вашій цитаті до посилання. що ви використовуєте, щоб пояснити це настільки коротко. Одне, додаткове речення, навіть коротка цитата з вашої посилання, може пройти довгий шлях до пояснення цінності виноски та мотивації читачів читати глибше. Очевидно, що ваша виноска якнайшвидше мотивує просту, негативну, зневажливу реакцію на вашу занижену спробу порушити їх самовдоволення щодо їх неправильних припущень. Читачі можуть бути трохи менш інтелектуально ледачими, якби ви перекусили їх одним чи двома основними моментами щодо проблем, які вони, ймовірно, не помічають звичайно. Також для багатьох конкретних проблем з$p$

$p$

• Яке значення p значень та t значень у статистичних тестах?
• Розуміння p-значення

$p$$p$$p$

Список літератури

<sup>- Гудман, С.Н. (1992). Коментар щодо тиражування, P- значень та доказів. Статистика в медицині, 11 (7), 875–879.
- Гудман, С.Н. (2001). З P -значень та Байєса: скромна пропозиція. Епідеміологія, 12 (3), 295–297. Отримано з http://swfsc.noaa.gov/uploadedFiles/Division/PRD/Programs/ETP_Cetacean_Assessment/Of_P_Values_and_Bayes__A_Modest_Proposed.6.pdf .
- Гудман, С. (2008). Брудний десяток: Дванадцять Р -значні помилки. Семінари з гематології, 45 (3), 135–140. Отримано з http://xa.yimg.com/kq/groups/18751725/636586767/name/twelve+P+value+misconceptions.pdf .
- Gorroochurn, P., Hodge, SE, Heiman, GA, Durner, M., & Greenberg, DA (2007). Нерепликація досліджень асоціацій: «псевдовідмови» для копіювання? Генетика в медицині, 9 (6), 325–331. Отримано з http://www.nature.com/gim/journal/v9/n6/full/gim200755a.html .
- Hurlbert, SH, & Lombardi, CM (2009). Остаточний крах теоретичної бази рішень Неймана-Пірсона та підйом неофішерського народу. Annales Zoologici Fennici, 46 (5), 311–349. Отримано з http://xa.yimg.com/kq/groups/1542294/508917937/name/HurlbertLombardi2009AZF.pdf .
- Lew, MJ (2013). До P чи ні до P: Про доказовий характер P-значень та їх місце в науковому висновку. arXiv: 1311.0081 [стат.МЕ]. Отримано зhttp://arxiv.org/abs/1311.0081 .
- Нуццо, Р. (2014, 12 лютого). Науковий метод: Статистичні помилки. Природні новини, 506 (7487). Отримано з http://www.nature.com/news/scientist-method-statistic-errors-1.14700 .
- Розенталь, Р., Роснов, Р.Л., Рубін, DB (2000). Контрасти та розміри ефектів у поведінковому дослідженні: кореляційний підхід. Cambridge University Press.
- Сенн, С. (2001). Два ура для Р-значень? Журнал епідеміології та біостатистики, 6 (2), 193–204. Отримано з http://www.phil.vt.edu/dmayo/conference_2010/Senn%20Two%20Cheers%20Paper.pdf .
- Wagenmakers, EJ (2007). Практичне рішення всеохоплюючих проблем Росіїp значення. Психономічний вісник та огляд, 14 (5), 779–804. Отримано з http://www.brainlife.org/reprint/2007/Wagenmakers_EJ071000.pdf .</sup>