В тесте статистической значимости по Уилкоксона мы натолкнулись на некоторые данные, которые дают значение . С порогом этого результата достаточно, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, или безопаснее сказать, что тест был неубедительным, так как если мы округлим p-значение до 3 десятичных знаков, оно станет ?0,04993 р < 0,05 0,050
hypothesis-testing
statistical-significance
p-value
Ислам Эль-Набарави
источник
источник
Ответы:
Здесь есть две проблемы:
1) Если вы проводите тест формальной гипотезы (и если вы уже зашли в кавычки p-значения в моей книге, то вы уже), каково формальное правило отклонения?
При сравнении статистики теста с критическими значениями критическое значение находится в области отклонения . Хотя эта формальность не имеет большого значения, когда все непрерывно, имеет значение, когда распределение тестовой статистики дискретно.
Соответственно, при сравнении значений p и уровней значимости, правило таково:
Обратите внимание, что даже если вы округлили свое значение p до 0,05, даже если значение было точно 0,05, формально вы все равно должны отказаться .п
2) В терминах «что говорит нам наше p-значение», если предположить, что вы даже можете интерпретировать p-значение как «свидетельство против нуля» (скажем, мнение по этому вопросу несколько разделено), 0.0499 и 0.0501 не являются на самом деле разные вещи о данных (размеры эффекта, как правило, будут почти одинаковыми).
Мое предложение состояло бы в том, чтобы (1) формально отклонить нуль и, возможно, указать, что, даже если он был ровно 0,05, его все равно следует отклонить; (2) принять к сведению , что нет ничего особенно специального оα = 0,05 , и это очень близко к тому границе - даже немного меньше порогового значения не приведет к отказу.
источник
Это лежит в глазах смотрящего.
Так что это действительно сводится к тому, что AlefSin прокомментировал раньше. Не может быть «правильного ответа» на ваш вопрос. Сообщите, что вы получили, округлено или нет.
Существует огромное количество литературы о «значении значимости»; см., например, недавнюю работу одного из ведущих немецких статистиков Вальтера Крамера «Культ статистической значимости - что экономисты должны и не должны делать, чтобы заставить их данные говорить», Schmollers Jahrbuch 131 , 455-468, 2011.
источник
Ключевая проблема заключается в этой фразе: «Мы столкнулись с некоторыми данными ...».
Существует название для такого рода статистических нарушений: выемка данных . У меня двойственное отношение к сообщению об этом в газете как интересной гипотезе; есть ли у вас какая-то физическая причина, по которой вы ожидаете, что она будет проведена
Однако есть один выход. Возможно , вы решили априори выполнять только этот один тест на только этот один набор данных. Вы записали это в своей лабораторной тетради, перед кем-то, чтобы потом доказать это. Тогда вы сделали свой тест.
источник