0.05 ~ 0.10: 有证据但是较弱证明 Null hypothesis是错误的 > 0.1:没有或者只有很弱的证据证明 Null hypothesis是错误的 注意事项是:p-value大并不能作为Null hypothesis为真的证据,只能说明要么Null hypothesis为真,要么这个test不够“强力”。p-value 不等于给定观测数据下Null hypothesis为真的概率。
我们一直强调可视化的是原始p-value的分布,如果使用的工具不小心提供的是校正后的p-value,比如使用Bonferroni correction,那么校正后的p-value可能是这个分布。 稀疏分布 Sparse p-values 如图所示,获得的p-value的值比较单一,假如做了10,000次统计检验,只获得很少的不同的检验p-value,可以使用下面的代码获取总共有多...
P-value自身的局限性和使用者的误用以及读者的误解,不断成为农学、医学、遗传学、生物学、教育学、心理学、经济学、社会学等领域的方法论争议焦点。而数学界与统计学家、各专业领域的权威人士也一直呼吁新入门的研究者务必注意规范地使用P-value,还提出了务必同时使用效应量(effect size)乃至MAGIC准则。 P-value自身...
对于第二种情况,进行了很多次假设检验的时候,就要进行“多检验矫正”(multiple-testing correction),也就是计算FDR或者q-value了(我们下期见)。 近年来学术界已经对“P值的局限性”进行了很多的讨论,例如建议在科学研究中限制使用“P值”甚至“放弃使用P值”云云。实际上,“P值”也很冤枉,人家这个概念本身没有错...
实际上,这种情况下“P-value”服从[0,1]区间的“均匀分布”;在随机情况下,1000次实验出现也能出现大约50次“P<0.05的情况”。 第一个例子,本来显著差异的情况,P值竟然不显著;第二个例子,本来不该显著差异的,P值居然显著了。对于统计小白来说,计算个“P值”,“咱也看不懂,咱也不敢信”。 对于第一种...
所以p-value不是算出来就可以用了,观察其分布,可以帮助我们判断数据分布是否合适,选用的统计检验方法是否合适,后期如何进行处理,对结果解释增强可信度。 参考 http:///statistics/interpreting-pvalue-histogram/ http://www./packages/release/bioc/vignettes/qvalue/inst/doc/qvalue.pdf ...
P值(P-value),“差异具有显著性”和“具有显著差异” ,说P值的定义(着重号是笔者加的,英文是从WikiPedia摘来的): P值就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result at least as extreme as the one that was actually ...
点击Test Statistics 看Asymp.sig ，结果即为该数据的P值。5、F-Test检验 如果正态分析和齐性分析都...
alpha值是之前就给定的，一般只要比较计算结果和它的大小就好，而p值是准确计算得到的，是你计算的时候...
要知道,t-statistics = 2.57 对应的 p-value 大概是 0.005;而 t-statistics = 3 对应的 p-value 则是 0.001!显然,找到 p-value = 0.001 的因子要比找到 p-value = 0.005 的因子要困难得多,但它们的文章数量却大致相当。这只能说明在顶级期刊发表文章时,学者们倾向于更低的 p-value。