作者Ajax3 (桌球小将鹏)
看板Statistics
标题Re: [问题]比较分别以p value及CI 作假设检定的优劣
时间Tue Feb 3 21:20:57 2009
※ 引述《meanwhile (动静常变今昔表里)》之铭言：
: 各位高手们
: 系上教授要讨论分别使用这两种方法的优劣
: 请问可以指点一下思考方向吗?
: 感谢各位 !!
推 kazuki:CI provide more information than p-value.
问问题前, 讲一下自己的想法比较好.
简单来说, 就如k兄的推文, CI 比 p-value 有更多的讯息.
考虑以下 2 samples t-test for equal mean:
Y1_bar - Y2_bar sigam_hat n1 n2 p-value 95% CI for mu1-mu2
data1 0.08 0.1 200 200 0.000 (0.06, 0.10)
data2 0.16 0.2 200 200 0.000 (0.12, 0.20)
可看到两个资料有同样的 p-value, 但 CI 是不同的: 第二个CI是第一个的double.
p-value 是一个很方便用来快速审视显着性的工具, 但有时候只看 p-value 会有问题.
cf: uniform requirements for manuscripts submitted to biomedical journals
(AMA 1997)
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 98.28.20.248
1F：→ Ajax3:对了, 原po要拿去用是可以, 别忘了cite from ajax3@ptt :P 02/03 21:31
2F：→ bmka::原po应该是没把问题说清楚, 我"猜"他要问的是在比较两样本时 02/03 21:35
3F：→ bmka:是直接看p-value或者看两个group mean的CI有没有overlap 02/03 21:36
4F：→ bmka:大部分的时候这两种方法的结论是一致的, 但是也有不同的时候 02/03 21:37
5F：→ bmka:这样的问题比较有意思(还是我想太多了...哈哈) 02/03 21:39
6F：→ bmka:sorry, 修正成p-value有时跟mean difference 的CI有无包括0 02/03 21:45
7F：→ bmka:得出的结论可能不同 02/03 21:45
8F：→ meanwhile:非常感谢诸位的意见,学到很多~ 02/09 07:15
9F：→ meanwhile:reference也很棒 我会记得提到ajax3 :P 02/09 07:17