«statistical-significance» 태그된 질문

통계적 유의성은이 표본을 추출한 모집단에서 실제 효과가 0 (또는 일부 가정 된 값) 인 경우 표본에서 얻은 것보다 극한이거나 극단적 인 검정 통계량이 발생할 가능성을 나타냅니다.

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GLM 과대 산포가 유의한지 여부를 확인하는 테스트가 있습니까?
R로 Poisson GLM을 만들고 있습니다.과 분산을 확인하기 위해 잔차 이탈과 자유도의 비율을보고 summary(model.name)있습니다. "중요한"것으로 간주 될 컷오프 값이나 테스트가 있습니까? 1보다 크면 데이터가 과도하게 분산되어 있지만 비율이 상대적으로 1에 가까울 경우 (예 : 1.7 (잔여 편차 = 25.48, df = 15) 및 1.3 (rd = 324, df) = 253)], 여전히 …
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1000 개 중 600 개가 10 개 중 6 개보다 설득력이 좋은 이유는 무엇입니까?
155 페이지 스텔라 코텔 (Stella Cottrell)의 "Palgrave, 2012"의 "연구 기술 핸드북"에서 발췌 한 내용을보십시오. 백분율 백분율이 주어지면 통지하십시오. 대신, 위의 문장이 다음과 같다고 가정하십시오. 60 %의 사람들이 오렌지를 선호했습니다. 40 %는 사과를 선호한다고 말했다. 이것은 설득력있는 것처럼 보입니다 : 수치 적 수량이 주어집니다. 그러나 60 %와 40 %의 차이가 중요 …
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모형을 만들 때 통계적으로 유의하지 않은 공변량을 '유지'해야합니까?
모형 계산에 여러 공변량이 있으며 모두 통계적으로 유의하지는 않습니다. 그렇지 않은 것을 제거해야합니까? 이 질문은 현상에 대해 설명하지만 ANCOVA에서 공변량의 유의하지 않은 영향을 해석하는 방법은 무엇입니까? 그 질문에 대한 답에는 중요하지 않은 공변량이 제거 될 것을 암시하는 것은 없지만, 지금 당장은 그들이 머물러 있어야한다고 생각하는 경향이 있습니다. 일부 임계 값 …
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통계적으로 유의미하고 유의하지 않은 분석에서 에타 제곱 / 부분 에타 제곱을 해석하고보고하는 방법은 무엇입니까?
그룹 평균 차이에 대한 효과 크기의 척도로 계산 된 에타 제곱 값과 부분 에타 제곱 값이있는 데이터가 있습니다. 에타 제곱과 부분 에타 제곱의 차이점은 무엇입니까? 둘 다 동일한 Cohen의 지침을 사용하여 해석 할 수 있습니까 (1988 : 0.01 = 작음, 0.06 = 중간, 0.13 = 큰 것으로 생각합니다)? 또한 비교 …
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A / B 테스트 : Z- 테스트 vs T- 테스트 vs 카이 제곱 vs 피셔 정확한 테스트
간단한 A / B 테스트를 처리 할 때 특정 테스트 방식을 선택하여 추론을 이해하려고합니다 (예 : 이진 응답이있는 두 가지 변형 / 그룹 (변환 여부)) 예를 들어 아래 데이터를 사용합니다. Version Visits Conversions A 2069 188 B 1826 220 최고 응답 여기가 대단한 및 z, t 및 카이 제곱 테스트에 …
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두 이항 분포가 서로 통계적으로 다른지 테스트
나는 이항 분포를 갖는 세 개의 데이터 그룹을 가지고 있습니다 (즉, 각 그룹에는 성공 또는 실패 요소가 있습니다). 예상되는 성공 확률은 없지만 대신 실제 성공률에 대한 근사값으로 각각의 성공률에만 의존 할 수 있습니다. 이 질문 만 찾았 습니다. 가까이 있지만이 시나리오를 정확하게 다루지 않는 것 같습니다. 테스트를 단순화하기 위해 2 …
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p- 값은 본질적으로 쓸모없고 사용하기에 위험합니까?
NY Times 의이 기사 " Odds, 지속적으로 업데이트"가 제 관심을 끌었습니다. 간단히 말해서, 그것은 [Bayesian statistics]는 2013 년 해안 경비대가 누락 된 어부 John Aldridge를 찾기 위해 사용한 것과 같은 검색을 포함하여 복잡한 문제에 접근하는 데 특히 유용하다는 것을 증명하고 있습니다 (지금까지 말레이시아 항공 370 호를 찾지 못했습니다). ...... 베이지안 …
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로지스틱 회귀 분석 : anova chi-square test vs. 계수의 유의성 (anova () vs summary () in R)
변수가 8 개인 로지스틱 GLM 모델이 있습니다. 나는 R에서 카이 제곱 테스트를 실행 anova(glm.model,test='Chisq')했으며 변수 중 2 개는 테스트 맨 위에 주문할 때 예측 적이며 맨 아래에 주문할 때는 그렇게 많지 않습니다. 이는 summary(glm.model)계수가 중요하지 않다는 것을 암시합니다 (높은 p- 값). 이 경우 변수가 중요하지 않은 것 같습니다. 모델 요약 …
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p- 값이 작을수록 더 설득력이 있습니까?
나는 값 , 유형 1 오류율, 유의 수준, 검정력 계산, 효과 크기 및 Fisher vs Neyman-Pearson 토론 에 대해 읽었습니다 . 이로 인해 나는 약간 압도되었다. 나는 텍스트의 벽에 대해 사과하지만 실제 질문으로 넘어 가기 전에 이러한 개념에 대한 나의 현재 이해에 대한 개요를 제공 할 필요가 있다고 느꼈다.ppp 내가 …
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낮은 p- 값이 널에 대해 더 이상 증거가 아닌 이유는 무엇입니까? Johansson 2011의 주장
에서 요한슨 (2011) " 우박 불가능 : P-값, 증거, 그리고 가능성 "(여기 또한 저널 링크 낮은 것을 주) -values 종종 널 (null)에 대한 강력한 증거로 간주됩니다. Johansson 은 통계 테스트가 p- 값 0.45를 출력하는 것보다 p- 값 0.01을 출력하면 null에 대한 증거가 더 강하다고 간주 할 것을 암시합니다 . Johansson은 …
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'p- 값'의 정확한 값이 의미가 없습니까?
필자는 2009 년 통계 학자와 논의하여 p- 값의 정확한 값은 관련이 없다고 언급했습니다. 중요한 것은 중요한지 여부는 중요합니다. 즉, 한 결과가 다른 결과보다 더 중요 할 수는 없습니다. 예를 들어, 같은 모집단 출신이거나 그렇지 않은 표본. 나는 이것에 대한 몇 가지 자질을 가지고 있지만 아마도 이념을 이해할 수 있습니다. 5 …
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개별 연구원은 허위 발견 률에 대해 어떻게 생각해야합니까?
나는 FDR (False Discovery Rate)이 어떻게 개별 연구원의 결론을 알려야하는지에 대해 고심했습니다. 예를 들어 연구에 힘이 부족한 경우 에서 유의미한 결과라도 할인해야 합니까? 참고 : 여러 테스트 수정 방법이 아니라 여러 연구 결과를 종합적으로 검사하는 맥락에서 FDR에 대해 이야기하고 있습니다.α=.05α=.05\alpha = .05 검정 된 가설의 가 실제로 참 이라고 관대하게 …
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같은 모집단에서 두 개의 표본을 추출했는지 여부를 확인하기위한 통계 테스트?
두 개의 샘플이 있다고 가정 해 봅시다. 다른 집단에서 뽑아 낸 것인지를 알고 싶다면 t- 검정을 실행할 수 있습니다. 그러나 표본이 동일한 모집단에서 추출되었는지 테스트하고 싶다고 가정 해 봅시다. 어떻게합니까? 즉,이 두 표본이 동일한 모집단에서 추출 된 통계적 확률을 어떻게 계산합니까?
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