推 fred1541: 其實是兩面相輔說法 06/13 19:22
推 andrew43: 想一下什麼是「顯著差異的程度」 06/13 21:01
→ andrew43: 另外,從你的描述來看,猜測你似乎在問effect size 06/13 21:06
推 methylin: 可以p值很小但effect size 也很小 06/14 08:12
推 methylin: 有很強的證據顯示差距只有一點點 06/14 08:15
推 sam7207: 下這樣的決策 犯錯的機會較小 <=> 口語說 顯著的證據 06/15 02:42
→ yhliu: (1) p值不是 "出現我們這次實驗結果的機率", 是 06/15 04:58
→ yhliu: "出現比目前結果更極端或同樣極端的機率". 06/15 04:59
→ yhliu: 另一定義是 "目前結果可判定顯著的最小顯著水準". 06/15 05:01
→ yhliu: 所以 p< 0.05 表 顯著水準在0.05以上目前結果是顯著的. 06/15 05:03
→ yhliu: (2) p當然可以代表 "顯著的程度", 但它不代表 "差異程度". 06/15 05:05
→ yhliu: "顯著程度" 是指在允許多大的顯著水準下, 也就是在允 06/15 05:08
→ yhliu: 許多大的型I誤機率下依目前結果能判定顯著, 也被當作 06/15 05:09
→ yhliu: "證據強度" 的一種指標. "差異程度" 則是指真實參數與 06/15 05:11
→ yhliu: 虛無假說距離多遠. 06/15 05:12
推 recorriendo: 理論上alpha是實驗開始前就選定的 P<alpha就是不顯著 06/17 02:23
→ recorriendo: alpha代表了你這個實驗能容忍的type I error rate 06/17 02:25
→ recorriendo: 所以實驗的可信度是和一開始就決定的alpha有關 不是P 06/17 02:26
→ recorriendo: 事實上你跑個簡單模擬就知道了 從符合H0的亂數中取 06/17 02:32
→ recorriendo: 1000次data來做檢驗 就發現其中會讓你拒絕H0的比例就 06/17 02:33
→ recorriendo: 是alpha 而這些錯誤拒絕H0的檢驗 P可以很小 也可以 06/17 02:35
→ recorriendo: 只比alpha小一點 06/17 02:35
推 bmka: ASA's statement on statistical significance and p-values 06/19 23:14
→ bmka: www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.p 06/19 23:16
→ bmka: df 06/19 23:16
→ TOOYA: P值的定義就錯了 07/05 04:43