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看了一篇文章「我们与「显着」的距离:P值是判断研究成败的过时指标吗?」 https://www.thenewslens.com/article/117647 里头有一段话: p值是这样的条件机率:Pr(X>=x0∣H0)=p(x0) 公式里的H0,代表虚无假设的统计模型(statistical model), X代表实际资料的随机变数,x0代表虚无假设统计模型的随机变数, 一般来说X与x0分别指实际资料的平均值与统计模型估计的期望值。 请问这段话对X和x0的描述正确吗? --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 84.13.92.29
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Statistics/M.1558278126.A.627.html
1F:推 yuyuyuai: 呃,吐槽点有点多。x0不是随机变数而是常数,也不是期 05/20 02:44
2F:→ yuyuyuai: 望值而是X的观察值。X也不会是什麽实际资料平均值 05/20 02:44
3F:→ yuyuyuai: p值原定义应该是给定H0之下,随机变数X的比观察值x0这 05/20 02:44
4F:→ yuyuyuai: 个值还要极端的机率。 05/20 02:44
5F:→ yuyuyuai: 有点意外关键评论网会发这种错误百出的文章 05/20 02:44
我和你的理解一样。 我当初也有和作者通过讯息,但作者坚持是我的理解有问题,他的写法没错。 我在想作者是不是把x0当做alpha值? 问题是p value的计算和alpha值一点关系也没有。 ※ 编辑: coldeye (84.13.92.29), 05/20/2019 17:55:33
6F:推 std92050: 这个不是条件机率吧 之前上统计课我还特地问老师 05/22 01:07
7F:→ std92050: 因为H0本身没有机率 05/22 01:08
8F:→ std92050: 不能当成条件机率看 05/22 01:08
这说法很有趣。 从频率论者自身来看,通常会写成P0(X>=x0; H0),而非Pr(X>=x0∣H0), 而前者不是条件机率。 理由是对他们而言,H0不是随机变数,也不是事件,自然无法conditional on H0, 另外也没有Pr(H0)这件事。 但是,对贝氏论者来说,H0描述的值却是随机变数, 所以p值对贝氏论者来说,被视为条件机率,且Pr(H0)可被给定或估计。 ※ 编辑: coldeye (84.13.86.217), 05/22/2019 20:12:02
9F:推 youngsam: 这叙述问题很大 05/22 20:22
同意。不过,我所贴的这篇文章,文中所提到的调查很有意思, 结果是:太多研究人员都搞错p值了。 报告里的一项统计值p值是0.04,请问代表什麽意思? 1虚无假设为真的机率是0.04 2根据现在的资料,虚无假设为真的机率是0.04 3根据0.05的显着水准,虚无假设为有可能为假 4根据虚无假设为真,观察到另一次结果的统计值比现在的更极端之机率是0.04 5根据0.05的显着水准,显示不支持虚无假设的证据很微弱 不少人选3,其实是错的。 英文原作者说正确答案其实是4, 第5项加上一句前提「有足够的考验力时,」也会是正确的。 ※ 编辑: coldeye (84.13.86.217), 05/22/2019 21:12:00
10F:→ andrew43: 可以看看这篇: 05/22 22:16
11F:→ andrew43: A Dirty Dozen: Twelve P-Value Misconceptions 05/22 22:16
12F:→ andrew43: 我觉得每个用得到p-value的人都可以看一看 05/22 22:17
谢谢分享
13F:→ yuyuyuai: 不过作者也自证了很多社会科学研究人员包括他自己其实 05/23 12:52
14F:→ yuyuyuai: 并不太了解p值这件事,还蛮有趣的XD 05/23 12:52
我是很肯定他在推广导正统计观念的付出, 只是在文字的定义方面,这篇文章真的有些问题。 ※ 编辑: coldeye (84.13.86.217), 05/24/2019 05:45:29







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