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坦白講現在各大統計軟體根本沒人在看F值 都嘛是看p值有沒有小於顯著水準 但很多學者會嘴說期刊不準用p值當判斷標準 問題是我到現在還沒看過F值跟p值結果不同的情況 大家有看過或是能舉出反例嗎 不然這麼直觀的東西反對幹嘛 0.0.. --



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1F:→ andrew43: 大多是反對只以p說故事,不是單純不管p。 07/28 15:55
2F:推 ksherry: https://pansci.asia/archives/110923 07/28 17:50
3F:→ recorriendo: p value很直觀嗎?之前有調查發現 就算是著作等身的 07/28 23:43
4F:→ recorriendo: 重量級學者也有超過一半答錯p值的定義 你可以把你認 07/28 23:43
5F:→ recorriendo: 為直觀的p值意義PO出來 搞不好就是錯的 07/28 23:43
6F:→ recorriendo: 回到原問題F和p本來就都是frequentist方法下的標準 07/28 23:50
7F:→ recorriendo: 現在很多人反對的是整套frequentist方法而支持貝式 07/28 23:50
8F:→ recorriendo: 統計學 所以不管F或p都是被反對的 07/28 23:50
9F:→ a22735557: 主要是因為不少人根本不知道p值的意義跟定義 說真的你 07/29 01:13
10F:→ a22735557: 去問統計本科出來的他們也不一定會答對 何況不是統計 07/29 01:13
11F:→ a22735557: 本科生 所以就有被濫用的狀況了 p值沒有不好 但更重要 07/29 01:14
12F:→ a22735557: 的是要知道他的意義到底是什麼 而不是直接丟一句他顯 07/29 01:14
13F:→ a22735557: 著人就跑走了 何況更重要的還需要嚴格的因果推論還有信 07/29 01:14
14F:→ a22735557: 賴區間多寬等等 這樣才嚴謹 最常被我問的就是學生的信 07/29 01:14
15F:→ a22735557: 賴區間超級寬然後跟我說顯著所以拒絕虛無假設 是啦是 07/29 01:14
16F:→ a22735557: 拒絕 但要怎麼說服別人... 07/29 01:14
17F:→ saltlake: 信賴區間寬度反正有公式算,因果推論呢? 07/29 04:50
18F:推 JamesChen: 重量級學者超過一半答錯我覺得不可能,有證據? 08/01 23:23
19F:推 andy10217: 看最近ASA的聲明,應該是反對用p value對結果二分法做 08/04 00:01
20F:→ andy10217: 解讀;要回歸數據本身對情境的闡釋再結合p value 08/04 00:01
21F:推 bearching: 我猜應該是資料的合理性? 不要說用p值結果就打翻敘述 08/25 10:27
22F:→ bearching: 統計的資訊然後再扯一大堆故事去合理化這個p值? 08/25 10:27
23F:推 TOOYA: 信賴區間很寬,還可以拒絕,那不是很好嗎?信賴區間很寬, 09/03 18:47
24F:→ TOOYA: 然後接受(不拒絕),這才是問題吧!? 09/03 18:47
25F:推 short945: p-value hacking 09/13 22:25







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