“p- 값”의 올바른 철자 (대문자, 이탤릭체, 하이픈)?

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나는 이것이 현명하고 간결하다는 것을 알고 있지만, 통계의 공식 교육이 제한되어있는 통계 밖의 분야의 연구원으로서, 나는 항상 "p- 값"을 정확하게 쓰고 있는지 궁금합니다. 구체적으로 :

"p"는 대문자로되어 있습니까?
"p"는 이탤릭체로되어 있습니까? (또는 TeX에서 수학 글꼴로?)
"p"와 "value"사이에 하이픈이 있어야합니까?
대안 적으로, "p- 값"을 작성하는 "적절한"방법이 없으며, 어떤 옵션은 이러한 옵션의 일부 순열에서 "p"를 "값"옆에두면 내가 무슨 뜻인지 이해할 것입니까?

hypothesis-testing p-value terminology

— gotgenes
소스

1

메타 스레드 : meta.stats.stackexchange.com/questions/213/…를 참조하십시오. 여기서이 질문을 닫을 것을 제안합니다.

내가 알고 싶은 것은 다음과 같습니다. "p-value"또는 "p value"에서 소문자 "p"를 사용하는 경우 "p"는 문장 또는 섹션 머리글의 시작 부분에 있으면 대문자로 표시해야합니까? (이것은 드물지만 p- 값을 논의 할 때 발생할 수 있습니다.)

— Mars

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"표준"이없는 것 같습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

자연 스타일 가이드는 "P 값"을 의미
이 APA 스타일 가이드 는 " p value"를 나타냅니다.
혈액 스타일 가이드는 말한다 :
- 대문자 및 이탤릭체 P 도입 P의 값
- Spearman 순위 상관 테스트를 나타내는 p 를 기울임 꼴로 표시
Wikipedia 는 " p-value "(하이픈 및 이탤릭체 "p")를 사용합니다.

내 짧은, 비 과학적 조사는 가장 일반적인 조합이 낮은 경우, 이탤릭체 제안 P 하이픈없이.

— 닐프
소스

와! 나는 이것이 달라질 것으로 기대하지 않았다. BTW,이 답변을 게시 한 후 Nature 스타일 가이드가 변경 되었습니까? 이제는 "생명 과학보고 지침"을 가리키고 있습니다.

— Andrew Grimm

4

" p -value"또는 " -value": 작은 이탤릭체로 된 "p"를 하이픈 으로 쓰는 것이 점점 일반화되고 있습니다. 올해 초 미국의 통계 협회 (ASA)의 발행 에 성명 -values을 ; 그들은이 철자를 사용했습니다. 위키 백과도이 철자를 사용합니다. 가장 일반적인 선택이 무엇인지에 대한 당신의 결론은 지금까지 조금 구식 일 것이라고 생각합니다.

p

$p$

p

$p$

— amoeba 말한다 Reinstate Monica

블러드 스타일 가이드는 특히 스피어 맨 순위 상관 테스트의 경우 "p"가 아니라 소문자 rho (ρ)로 가정하기 때문에 특히 이상합니다.

— Patrick B.

8

이것은 다른 저널 및 출판사에서 다른 규칙을 채택하거나 저자의 선호도에 따라 혼합 된 스타일을 허용하는 스타일 문제 인 것 같습니다. 가치있는 것에 대한 내 자신의 선호는 p- 값이며, 기울임 꼴과 대문자로 하이픈이 있습니다.

— 롭 헨 드먼
소스

5

ASA 하우스 스타일 : 하이픈 페이지 이탤릭체 추천 것으로 보인다 P는 - 값을. 구글 학자 검색은 다양한 철자를 보여줍니다 .

— ars
소스

2

이론적 관점에서 P 값은 임의 변수의 일부 실현입니다. 임의의 변수에 대문자를 사용하고 실현에 소문자를 사용하는 표준 (확률)이 있습니다. 표 머리글에서 p (값은 기울임 꼴 )를 값 p = 0.0012와 함께 텍스트와 방법론 p-value와 같은 텍스트 로 사용해야 합니다.

— 워텍
소스

따라서 표 머리글에서 "Student 's " 와 같은 통계량과 " "와 같은 의미가 사용됩니까? 나는 아무도이 미묘함을 얻지 못하고 사람들은 어리석은 오타를 가정 할 것이라고 조금 걱정합니다.

T

$T$

P

$P$

— Christian

2

하이픈을 생략하면 문장의 의미가 변경되거나 적어도 모호해질 수 있습니다. 이는 통계적 테스트를 설명하거나 p- 값을 평가하기위한 알고리즘을 도입 한 논문에서 특히 발생할 수 있지만 통계와 관련이없는 방법을 설명하고 t 테스트에서 p 값을 계산할 수도 있습니다 (통계를 사용하는 p- 값은 아님). t- 검정). 이런 맥락에서, 작가가 보통 혼동되기 쉬운 표기법을 피하려고하더라도 하이픈은 실제로 필요할 것입니다.

예 (잘못된 표기법 선택) : 강력한 연관 패턴을 찾고 결과가 우연히 발생할 가능성을 평가하려고합니다. 첫 번째 단계에서는 우수성 점수가있는 z 최상의 패턴을 검색합니다. 따라서 검색 단계 후에 z 점수 (z 점수)를 얻게됩니다. 그런 다음 무작위 테스트로 최상의 패턴을 평가합니다. 우리는 t 개의 무작위 데이터 세트를 생성하고 각 데이터 세트에서 z : th 최상의 패턴의 점수를 평가합니다. 따라서 t 테스트 (t 테스트는 아님)를 수행하고 z : th best 패턴의 점수를 출력합니다. 모든 t 점수 값의 p 값 (p 값은 아님)이 원래 z : th 최상의 패턴보다 낫다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 우연히 z가 좋은 패턴을 얻을 확률은 p / t라고 추정 할 수 있습니다.

— 와 할 라이
소스