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ccve木蟲 (小有名氣)
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[交流]
【求助】統(tǒng)計(jì)學(xué)中P值的理解
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經(jīng)常看到很多文獻(xiàn)中說(shuō)P>0.05無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但也有很多寫了P>0.05表示差異不顯著,請(qǐng)問(wèn)哪個(gè)說(shuō)法是對(duì)的? [ Last edited by cuplgz on 2008-1-4 at 08:37 ] |
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| Before you perform a statistical test, you have a null hypothesis H0 and alternative hypothsis Ha. Under the null hypothesis(H0, e.g., u=10), the test statistic has certain probability distribution(Normal, Chi square, t-distribution, F-distribuation, etc.), based on the data, you can calculate the test statistic(i.e. z, t, f, etc.), then you can determine reject region, you can look the corresponding distribution table, find out the probability for your test statistic. If p>0.05, that means you can not reject the null hypothesis(not significant). Otherwise, P<0.05, that means you need to reject Ho (e.g., u is not equal to 10). Note that there are type I error and type II error. |
金蟲 (文壇精英)
老漢一枚
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樣本量測(cè)值的誤差來(lái)源有三類: (1)隨機(jī)誤差(自然) (2)系統(tǒng)誤差(器具) (3)偶然誤差(人為) “有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”的意思,是說(shuō)樣本誤差主要是來(lái)自“隨機(jī)誤差”的。 P<0.05時(shí),統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論是“有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”; P>0.05時(shí),則是“無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”,其含義是:“根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù),尚不足以認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”。 過(guò)去,由于用詞或翻譯不當(dāng),長(zhǎng)期以來(lái)都將P>0.05解釋為“差異不顯著”、“差異無(wú)顯著性”或“差異無(wú)顯著意義”。 這種認(rèn)識(shí)不夠確切,會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo): 一是將“差異不顯著”誤認(rèn)為是“兩組數(shù)據(jù)沒(méi)有什么差別”; 二是將“差異顯著”誤認(rèn)為是“兩組數(shù)據(jù)差別很大”。 目前,已經(jīng)不再采用“顯著”或“不顯著”的說(shuō)法。 在實(shí)踐中,P>0.05是一個(gè)“不是結(jié)論的”結(jié)論。 從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來(lái)說(shuō),是結(jié)論,即“無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”; 從具體研究對(duì)象來(lái)說(shuō),則即不能說(shuō)“兩組數(shù)據(jù)有差別”,也不能說(shuō)“兩組數(shù)據(jù)無(wú)差別”?赡軜颖颈容^少、量測(cè)誤差比較大。如果增加樣本、減少量測(cè)誤差,就可以使得P<0.05。 因此,P>0.05不能作為“兩組數(shù)據(jù)”所代表的兩個(gè)樣本基本相同的判據(jù)! |
木蟲 (小有名氣)
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兩個(gè)說(shuō)法粗糙的來(lái)說(shuō)都沒(méi)有錯(cuò),只能說(shuō)明這些人對(duì)這個(gè)概念也只是一知半解。 說(shuō)到p值,那就要還要說(shuō)到一個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)用到的檢驗(yàn)水平alpha,一般來(lái)說(shuō)檢驗(yàn)水平我們喜歡取0.05,而p值就是拒絕原假設(shè)的最小水平,也就是在這個(gè)基礎(chǔ)上我們都可以拒絕原假設(shè),一般的原假設(shè)都是無(wú)差異的假設(shè),一旦拒絕的話,就會(huì)出現(xiàn)和原假設(shè)的值有差異的表現(xiàn),統(tǒng)計(jì)上稱為顯著差異性。如果你的p值等于0.001,那么取alpha為0.05就是拒絕原假設(shè),存在顯著差異;如果你的p值等于0.1,那么取alpha也為0.05此時(shí)無(wú)法拒絕原假設(shè),但是是否說(shuō)明原假設(shè)是否成立呢?不一定,為什么,因?yàn)槟憧梢匀lpha為0.11的話,就會(huì)拒絕原假設(shè);蛘咴俪槿「嗟臉颖痉e累拒絕信息量就會(huì)拒絕原假設(shè)。這就是說(shuō)明統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)存在一個(gè)致命的缺點(diǎn),就是我們永遠(yuǎn)無(wú)法接受原假設(shè),只是沒(méi)有足夠證據(jù)或者信息來(lái)拒絕原假設(shè) |
金蟲 (文壇精英)
老漢一枚
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正如5樓所言,假設(shè)檢驗(yàn)作為統(tǒng)計(jì)推斷的一個(gè)領(lǐng)域,只是一種關(guān)于隨機(jī)變量概率分布的假設(shè)。我們既不能證明假設(shè)是絕對(duì)正確的,也不能證明假設(shè)是絕對(duì)錯(cuò)誤的;我們能做的,只是: (1)采用統(tǒng)計(jì)步驟確定是接受假設(shè)、還是拒絕假設(shè); (2)如果已有數(shù)據(jù)支持該假設(shè),就接受之;否則,拒絕之; (3)收集更多的數(shù)據(jù),從(1)開(kāi)始。 前面的帖子探討的,主要局限于(1)的“統(tǒng)計(jì)步驟”內(nèi),也就是改變了接受還是拒絕假設(shè)的條件(如改變了檢驗(yàn)水平alpha)。 實(shí)際上,alpha并不能由統(tǒng)計(jì)學(xué)本身決定。把a(bǔ)lpha設(shè)為0.05或者0.01,純粹是為了方便而已(而不是從任何數(shù)學(xué)推導(dǎo)得出來(lái)的),不過(guò)是一般情況下,我們所預(yù)定的、可以接受的風(fēng)險(xiǎn)水平。 老漢主要是參考: (1)藥理學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理方面(孫瑞元/安徽藥物臨床評(píng)價(jià)中心) (2)化學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)(羅旭/北京大學(xué)) 不知5樓有沒(méi)有表述得比較清晰的統(tǒng)計(jì)專業(yè)的中文資料。 |
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樓上朋友的參考書是應(yīng)用為主的,可能一些概念不是說(shuō)的很清楚,首先這個(gè)alpha指的是第一類錯(cuò)誤,就是原假設(shè)為真的時(shí)候,卻拒絕了它的概率。有的朋友說(shuō)了,我們能否取alpha等于0呢,這樣不就不會(huì)犯了嗎,那這樣的話,你就可能犯第二類錯(cuò)誤beta,什么意思?那就是原假設(shè)錯(cuò)誤的時(shí)候,由于alpha為0,所以無(wú)法拒絕錯(cuò)誤時(shí)候的原假設(shè)情況,也就是對(duì)立假設(shè)成立的時(shí)候卻無(wú)法拒絕原假設(shè)的情況出現(xiàn),這種概率竟然變?yōu)榱?,這是很恐怖的。也就是假設(shè)檢驗(yàn)中兩大類錯(cuò)誤。因此我們只可能盡可能的讓兩類錯(cuò)誤都盡可能的小,Pitmann和小pearson指出并且進(jìn)行了試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)alpha取0.01到0.10的時(shí)候可以讓beta也相對(duì)很小。這就是實(shí)際中為什么才用alpha為0.05的原因。 p值是什么,p值就是拒絕原假設(shè)的概率臨界值,也就是說(shuō)取p值為alpha的時(shí)候,也就是犯第一類錯(cuò)誤的概率,如果你能夠忍受它,那么你就可以拒絕它。否則就不能。什么意思,比如p值等于0.8,你能否拒絕原假設(shè),可以,你一類錯(cuò)誤取0.8就行。 從另外一個(gè)角度來(lái)說(shuō),我們永遠(yuǎn)無(wú)法接受原假設(shè),這就是假設(shè)檢驗(yàn)的弊端所在,但是一般書籍上不會(huì)這樣說(shuō),只是簡(jiǎn)單的說(shuō)接受或拒絕,為什么呢,因?yàn)榻忉屍饋?lái)反而麻煩,這樣寫反而大家更容易接受。更為正規(guī)的說(shuō)法就是“沒(méi)有足夠信息或證據(jù)來(lái)證明原假設(shè)是錯(cuò)誤的”。 至于參考書,可以參考華師大出的《數(shù)理統(tǒng)計(jì)》之類的書籍,這樣可能把一些概念搞的更為清晰些:) |
金蟲 (文壇精英)
老漢一枚
木蟲 (小有名氣)
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