"조사자 의도"및 임계 값 / p- 값

John Kruschke의 "Doing Bayesian Data Analysis"슬라이드를 읽고 있지만 실제로 t- 검정 및 / 또는 전체 귀무 가설 유의성 테스트 프레임 워크에 대한 그의 해석에 대한 질문이 있습니다. 그는 p- 값이 조사자의 의도에 의존하기 때문에 잘못 정의되어 있다고 주장한다.

특히, 그는 두 치료법을 비교하는 동일한 데이터 세트를 수집하는 두 실험실의 예 (3-6 페이지)를 제공합니다. 한 실험실은 12 명의 피험자 (조건 당 6 명)로부터 데이터를 수집하고 다른 실험실은 정해진 기간 동안 데이터를 수집하며, 12 명의 피험자가 생성됩니다. 슬라이드에 따르면 의 임계 값 은 다음 두 데이터 수집 체계에서 서로 다릅니다. 전자는 이지만 후자는 입니다. !p < 0.05 t 치명타 = 2.33 t 치명타 = $t$$p<0.05$$t_{\textrm{crit}}=2.33$$t_{\textrm{crit}}=2.45$

내가 지금 찾을 수없는 블로그 게시물은 고정 기간 시나리오가 11, 13 또는 다른 수의 주제에서 데이터를 수집 할 수 있었기 때문에 고정 기간 시나리오의 자유도가 더 높다고 제안했다. 정의는 입니다.$N=12$

누군가 나에게 설명해 주시겠습니까?

• 이러한 조건에서 임계 값이 다른 이유는 무엇입니까?

• (문제라고 가정) 다른 정지 기준의 영향에 대한 수정 / 비교는 어떻게합니까?

유의성 (예 : 까지의 샘플)을 기반으로 중지 기준을 설정하면 유형 I 오류의 확률이 증가 할 수 있지만 중지 규칙은 결과에 따라 달라지지 않으므로 여기서는 진행되지 않는 것으로 보입니다. 분석.$p<0.05$

자세한 내용은 다음과 같습니다. http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.com/2012/07/sampling-distributions-of-t-when.html

보다 완전한 논의는 여기에 제공됩니다 : http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ 이 기사는 임계 값 N에서 중지, 임계 값 지속 시간에서 중지 및 임계 값 t 값에서 중지하기위한 p 값을 고려합니다.

: 드디어 슬라이드와 관련된 종이 아래로 추적 Kruschke (2010) , 직접 (CiteSeerX를 통해) 저자도 가능 여기를 저널 널리 실시되지 않기 때문에. 그 설명은 약간의 prosaic이지만, 나는 아직도 그것을 구입 확신하지 않습니다.

고정 -N의 경우 임계 값은 다음과 같이 계산됩니다. (동일한) 모집단에서 샘플이 무작위로 추출되고 값이 계산됩니다. 이 프로세스는 널 분배를 빌드하기 위해 여러 번 반복됩니다. 마지막으로 는 해당 분포의 95 번째 백분위 수로 설정됩니다.2 N t t c r i $t$$2N$$t$$t_{crit}$

고정 기간의 경우, 대상은 평균 rate 도달한다고 가정합니다 . 널 분포는 두 단계를 반복하여 구성됩니다. 첫 번째 단계에서 각 조건 및 대한 주제 수는 매개 변수 분포에서 가져옵니다 . 다음으로 및 랜덤 드로우를 사용하여 값 을 계산합니다 . 이것은 여러 번 반복되며 는 해당 분포의 95 번째 백분위 수로 설정됩니다.N 1 N 2 λ N 1 N 2 t t c r i $\lambda$$N_1$$N_2$$\lambda$$N_1$$N_2$$t$$t_{crit}$

이것은 조금 건방진 것 같습니다. 내가 알기로, 단일 분포 가 없다 ; 대신, 자유도 모수에 의해 부분적으로 결정된 형태를 갖는 분포의 분포입니다. 고정 조건의 경우, 그룹당 피험자 가 있고 짝을 이루지 않은 t- 검정에 대한 적절한 값은 자유도를 가진 것입니다. 이는 아마도 그의 시뮬레이션이 재현하는 것입니다. N N t 2 N − $t$$N$$N$$t$$2N-2$

다른 조건에서, " "와 같은 분포는 실제로 특정 추첨에 따라 많은 다른 분포에서 나온 표본의 조합 인 것처럼 보입니다 . 을 설정 하면 평균 자유도가 될 수는 있지만 충분하지 않습니다. 예를 들어, 및 에 대한 분포 의 평균은 3 자유도를 갖는 분포 가 아닌 것 같습니다 .t λ = N 2 N − N t ν = 1 ν = 5 $t$$t$$\lambda=N$$2N-N$$t$$\nu=1$$\nu=5$$t$

요약해서 말하자면:

• 저자는 CDF에서 계산하는 대신 시뮬레이션으로 을 생성 했습니다.$t_{crit}$
• 이 대응의 꼬리 풍부하게 할 수처럼 저자가 고정 기간 시나리오를 시뮬레이션하는 방법은 보인다 - 분포를.$t$
• 나는 이것이 실제로 문제라는 것을 확신하지 못하지만, 다른 사람이 생각하면 답변을 읽거나 찬성 / 수락하는 것이 기쁠 것입니다.