“自由” p值?


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我的问题是语义上的。当一种方法通常产生高p值时,称为保守方法。您会说相反的意思吗,即II型错误率高的自由方法?


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绝对不是,如果仅仅是因为该术语过于模糊以至于毫无意义。(我也不会在不先解释我的意思的情况下使用“保守派”。)
胡言乱语

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一种方法可以很保守,而无需常规地产生高p值。如果null永远不会为真,并且您从不进行小样本采样,则p值通常可能较低,但是该方法可能仍然很保守。它的反面有时被称为“保守主义者”
Glen_b-恢复莫妮卡

根据定义,获得p值p0的累积概率为p0(对于连续情况)。每种方法与其他方法都有相同的机会产生高p值。
累积

当诸如“保守的p值”之类的概念出现时,术语“ p值”已经造成了足够的损害。P值过于“自由”地使用,导致了各种不应有的做法,结论和决定。p值是距离的经验法则。当我们希望挑战一个假设时,最好是“保守”(这使我们看起来更远和更好)。我看不到使用p值的“自由”(太低)估计值,除非我们实际上(先验)认为拒绝假设并追求权力(您不一定能从自由主义者那里得到)是一件好事。
Sextus Empiricus

对于持续产生高p值的方法,神经质如何?
Aksakal,

Answers:


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根据此主页,通常使用此术语。

保守的统计与其他领域具有相同的一般含义:通过谨慎行事避免过大。在统计中,“保守”是指在进行假设检验,检验结果或置信区间时要保持谨慎。保守地举报意味着您不太可能给出错误的信息。

可以在以下意义上指定:

保守检验总是使拒绝原假设的概率远低于显着性水平。假设您正在运行假设检验,将alpha级别设置为5%。这意味着该测试将(错误地)给您20个结果中的1个的显着结果。这称为第一类错误率。保守的测试通常会将I型错误率控制在远远小于5%的水平,这意味着您出错的机会将大大低于5%(也许是2%)。*


但是,我建议您使用其他术语,例如电源的定义。如果假设检验在您的术语中是“自由的”,则它具有更大的威力。如果假设检验在您的术语中是“保守的”,那么它的功效会更弱。以我的经验,“自由假设”一词在实践中很少使用,即使您的听众由统计学家组成,对您的听众来说听起来也不常见。




在下面的段落中,我解释了为什么“保守”和“自由”并不总是在政治上有确切的区别。因此,我不建议在统计资料中使用自由主义作为保守主义的对立面。如果对您没有帮助,请忽略此部分

注意,在政治科学中,自由主义不一定与保守主义相反。在美国,像伯尼·桑德斯这样的左翼政客被称为自由主义者,但在欧洲许多地区,例如德国,荷兰和丹麦,情况有所不同。在德国政治中,自由主义主要被理解为最大的政治自由,特别是在经济学中。尽管德国自由党(FDP)赞成LGBT权利和大麻合法化等问题,但它们在许多问题上而不是社会主义上处于右翼。当您提到“自由政治”时,一些德国人可能会想到在美国所谓的自由主义者。在丹麦和荷兰,情况更加复杂。您有两个将自己视为自由派的大党派-在荷兰为“ VVD”和“ D66”;在丹麦,“ Vestre” 和“ Radicale Vestre”。“ VVD”和“ Vestre”是“右翼”,而“ D66”和“ Radicale Vestre”是左翼。

因此,在与全球,国际受众交流时,您不应使用术语“保守统计检验”和“自由统计检验”。


PS:我希望我的政治立场不涉及这个话题,并且要中立地加以解释。


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除了半场外话题:“ 在美国,像伯尼·桑德斯这样的左翼政客被称为自由主义者 ” – 在美国,这种情况也在发生变化。在至少某些方面,“建制”民主党人被称为“自由主义者”,而像伯尼,美国民主社会主义者等更为“激进” /“进步”的人则被称为“左派”,而不是“自由派”。
Dougal '18

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您可能没有描述“保守”和“自由”一词在政治上的用法的部分。这有点分散注意力,而且不完全是话题。
靛蓝童年

“保守的检验总是使拒绝原假设的可能性远低于显着性水平。” 那没有道理。假设H0为真,拒绝H0的概率为显着性水平。
累计

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@indigochild我在“核心答案”和附录中分开了我的帖子。我希望这使它更具可读性。
Ferdi

@累积。您要说的是设计测试的目的,因此,假设H0成立,拒绝H0的概率就是显着性水平。但这并不总是可能的。设计了“保守”检验,因此拒绝原假设的概率小于(或等于)显着性水平。
哈维·莫图尔斯基

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该问题声称“当一种方法通常产生高p值时,它被称为保守方法。” 正如@Acccumulation在注释中指出的那样,p值具有精确的定义。一个不具有或多或少的保守p值。在实践中,有时必须估计一个p值(例如,通过使用引导程序),我想可以将这种估计值描述为“保守”。但是我在实践中还没有看到这一点,而且我不认为这就是问题所在。

尽管我没有方便的参考资料,但是如果假设检验具有较小的1型错误,则将一个假设检验比另一个假设检验更为保守无疑是很自然的。相反地​​使用Liberal似乎是可能的,尽管我不记得在任何地方都看到过。

术语“保守”通常用于置信区间。95%置信区间过程将根据参数的真实值具有不同的覆盖概率。例如,在Brown等人的“ 二项式比例区间估计”中,谈到了伯努利概率p的两个不同的置信区间,他们说:“ [Agresti–Coull]区间的覆盖率对于p非常接近到0或1。与Wilson区间相比,它更为保守,尤其是对于小n而言。” 如果说p非常接近0或1是保守的,则意味着对于p接近0或1,包含p的真值的间隔的概率将非常高-高于间隔的名义覆盖率(例如95% )。

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