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P值之死
yhhm
2014-7-5 22:25:50
这个贴一定要顶
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西交共享
2014-7-5 22:35:42
谢谢分享
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inankai
2014-7-5 22:47:16
写的挺有意思
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zhangyingjie
2014-7-5 22:58:32
多谢分享！
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xujingjun
2014-7-5 23:23:33
好好看看
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zhangyu03
2014-7-5 23:26:03
有意思，学习学习！
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informatin010
2014-7-5 23:28:01
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daazx
2014-7-5 23:45:01
susanna_5433 发表于 2014-7-5 21:11
P值之死反映了一个论文中常见的问题，到底是依赖于显著性来建模还是依赖于相关专业领域的实际
所以贝叶斯学派越来越被提起，因为它综合考虑了先验经验和数据信息
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林汀
2014-7-5 23:56:14
年度最悲伤故事。
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gxnnhsd
2014-7-6 00:08:30
非常有意思，很是受用！
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gxnnhgm66
2014-7-6 00:13:11
非常有意思，顶顶顶！
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huangfanchang
2014-7-6 00:24:37
ding
kankan
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市场先生和旅鼠
2014-7-6 00:37:38
当p值大于弃真错误时，我认为是没有充分的证据证明原假设是正确的，存在众多情况在满足同样的显著性水平时可能使得p值小于弃真错误！
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晏几道
2014-7-6 01:59:29
很深奥 学习一下啊
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susanna_5433
2014-7-6 09:08:13
daazx 发表于 2014-7-5 23:45
所以贝叶斯学派越来越被提起，因为它综合考虑了先验经验和数据信息
但贝叶斯先验信息往往又带有很大的主观成分，所以还是那句老话，所有的模型都是错的，但有些是有用的，或许，不管信仰哪种学派，使用哪种方面，只有有用就行了吧
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atree
2014-7-6 10:50:32
atree 发表于 2014-7-5 17:36
尽管你不想费什么口舌，我还是要说一下我的认识！花不少时间写这东西。
p值之争
N-P检验方法：
........................
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atree
2014-7-6 10:51:50
尽管你不想费什么口舌，我还是要说一下我的认识！花不少时间写这东西。
p值之争
N-P检验方法：
首先主观给定一个显著性水平alpha，比如0.05，这个视研究的目的和研究者的承受力确定；
根据原假设下检验统计量的分布、备择假设和上面给定的alpha确定拒绝域；
然后根据一次抽样得到的检验统计量是否落入拒绝域判断拒绝原假设，还是不能拒绝H0或等价地把检验统计量值和拒绝域的临界值比较。
此时拒绝原假设所犯的第一类错误最大是alpha！注意这里的说法，有“最大”二字，并没有给出实际的第一类错误。

P值方法：
计算一次抽样的统计量的值；
根据原假设下检验统计量的抽样分布、备择假设和统计量的数值计算p value
然后比较p值和alpha的大小，下判断。
此时，p值是根据这一样本做出拒绝原假设实际所犯的第一类错误。(怎么能说p值方法没有给出第一类错误呢？这个才是实际的第一类错误！)

两种方法只是形式上的不同，前者是统计量和临界值比较(抽样分布的横坐标上)，后者是p值和alpha的比较(是概率的比较，即抽样分布密度曲线下的面积)。本质上并没有什么不同。

N-P方法，之所以看上去拒绝域不随样本的变化而变，是因为在抽样分布和拒绝域给定的条件下，拒绝域由事先主观给定的显著性水平alpha决定，即alpha对应拒绝域的临界值。
P值方法，p值如果不随样本的变化而变化才真的有问题呢？因为p值对应的是统计量。
注意上述两句话(红色)中的对称(应)，两句话左边对左边，右边对右边。
从动、静角度看，alpha和拒绝域是静，是主观给定的，而p值和统计量是动，由样本确定；
临界值和统计量在一个维度(数值，抽样分布的横坐标)，alpha和p值在另一个维度(概率)，它们分别是事物的两个表面，但本质上并无不同。

至于你说的“p值检验和拒绝域不一样！p值是一次抽样的结果，结果出来就没了，”也不敢苟同。p值方法中，一旦主观给定，alpha就是不变的(无论哪个方法)，就等价于你说的NP方法中拒绝域不变。怎么能说“结果出来就没了”？

第二类错误，p值方法和N-P方法一样也是可以给出的。只是无论哪种方法，当备择假设是复合假设时，第二类错误都难以或无法给出。在实际中有什么指导作用吗？这也是一直以来在假设检验时大都不给出第二类错误的主要原因。


你都说P值死了，难道不是说p值错了吗？

Nature 和 Science 上发表的东西错误的也不少，我记不清哪一年发表的一篇研究：说是听莫扎特音乐可以提高智力水平(这个可以搜到)，你相信这是科学的吗？难道你推荐的两篇文章就一定没错吗？ 所以不能拿这刊物说事，应该允许别人质疑。

科学是发展的，p值也应该有新的解释

对这些东西的理解，不同的人领悟是不同的。这有时有些像佛家的悟道。

频率学派和Bayesian学派争论不是一天两天了，至少几十年的时间

人的认识也是有限的，可能有很多我们没有认识到的地方.


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daazx
2014-7-7 18:35:25
susanna_5433 发表于 2014-7-6 09:08
但贝叶斯先验信息往往又带有很大的主观成分，所以还是那句老话，所有的模型都是错的，但有些是有用的，或 ...
是的，就像有的统计学家说的，有时候真的应该用多种方法进行判断，如果两种方法的结论不一致，说不定在隐含着大的创新。
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丛小贱
2014-7-8 18:01:21
必须赞一个！！！
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daazx
2014-7-8 19:00:36
qnsz 发表于 2014-7-5 09:13
统计是体育老师教的吗，能用m=1当m=0的备择假设？
民科真可怕。
http://wenku.baidu.com/view/881e880fe87101f69e319566.html
去好好学学吧。。。。
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Mr.凯撒
2014-7-8 22:08:58
不明觉厉，刘铁学习
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zly16
2014-7-23 17:02:07
可以在R软件中输入：
shapiro.test(1:10)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  1:10
W = 0.9702, p-value = 0.8924
发现P值为0.8924，按照P值大于0.05则选择接受原假设的条件，结果应接受1:10服从正态分布，这纯属扯淡嘛
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louami
2014-7-25 17:23:22
赞，对P值有了更深的理解
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rcokssss
2014-8-4 14:01:52
zly16 发表于 2014-7-23 17:02
可以在R软件中输入：
shapiro.test(1:10)
我觉得这其实没什么大不了的。首先p值大于0.05只是说明没有充足的理由拒绝原假设，注意是不能拒绝而不是应该接受，其次一个1：10 的样本是来自正态分布是完全有可能的，比如说是一个均值在5.5且方差比较大的正态分布
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qnsz
2014-8-4 19:56:18
daazx 发表于 2014-7-8 19:00
http://wenku.baidu.com/view/881e880fe87101f69e319566.html
去好好学学吧。。。。
干嘛要去学错误的东西，是怕自己犯不了错？
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mymei
2014-8-13 16:45:02
楼主把备择假设设为m=m1的做法相当不理解。因为这样一来即便拒绝了H0:m=m0，也不能接受H1。
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Statistician_BS
2014-11-6 10:53:18
好东西，顶一下
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garfield715
2014-12-10 18:57:19
顶一顶
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yangjia1980cq
2015-6-4 16:14:04
太精彩了，但是
没有结论，P值到底死没有呢
在海量数据下，P值还有用没有呢
:(
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hopeship
2015-6-21 23:28:41
楼主真心好，还配了那么多图，我觉得可以给学生讲课用。
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