通过模拟了解p值 - 交互式可视化

2021-03-08 00:58:01

p值通常被误解或滥用。 我与此页面的目标是通过交互式模拟来解释p值。 (这是一个正在开发的早期版本!)。 由临床心理学研究员Kristoffer Magnusson撰写。 你应该跟着他在Twitter上,并在开放的科学不和谐GIT GUD科学上闲逛。 这是此页面的Alpha版本,可能存在一些粗略的边缘和缺少功能! PACK:向所有没有显示积极效果和重叠的所有样品中添加1个观察结果。 如果您想问一个问题使用GitHub讨论,请在GitHub上发行问题报告错误或建议 有很多方法可以为自由和开放的软件做出贡献。 如果您喜欢我的工作并希望支持它可以: 非常感谢您的工作Kristoffer。 我用你的可视化来解释我辅导学生的概念,他们是一个巨大的帮助。

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教学统计数据到土木工程师科(第一次为我教导,第一次为他们而第一次),并掌握对假设检测,力量和CI的一些良好解释和#39;喜欢这些互动图形!

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另一个引文。 " Harold Jeffreys建议alump才能捕获参数的特殊价值被视为似乎合理的"可悲的是在许多实验中,零(或接近零)效果只是太合理的。@ dnunan79

Steven Goodman指出,几年前,P = 0.05对应于似然比约为3:1的赔率不是很令人印象深刻

它是' t a *巨大的*先前 - 没有良好的日期,即几乎总是,它的'假设值> 0.5

我已经读了几次。你说"这可能只意味着对于实际效果来说,值得了解更多数据。"这就是我将如何解释p = 0.05。但它与实践中使用的解释远离'

使用P =的后部有相同的缺陷&完全不同于我们在假设测试中的目标

给出零一个巨大的尖刺,与我们如何理解无效假设,更不用说,他们aren' t正确的常见前锋。但是我们经历了太多次数。

PPV是不同的。它使用p-distres-for overiulh比定义,这是不适当的测试,这是旨在告诉您效果是否有机会或真实的测试。需要p-et等计算似然比(或bf)roughsocietypublishing.org/doi/满/ 10.10 ...

由于我刚刚给出的原因,筛选试验类比不是必需的,也不是一个精确的类比。

在我的方法中的关键假设和其他几个与筛选测试无关。相反,它'它是测试点(或近点)null的明智。我认为这通常是这种情况(但并非总是)。

这是根据你的,但不是根据知道如何使用p-value的人&没有试图将假设检测拟合到模具中进行PPV筛选措施。

肯定的是,模拟并不区分1型错误和假阳性风险。所以它没有真正帮助人们了解什么' s对p reste.tandfonline.com/doi/pdf/10.108...andfpr-calc.ucl.ac.uk

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这么多人(学生,讲师&从业者)真的没有理解p值。来自@krstoffr的这种互动模拟应该有助于使它更清晰。我喜欢它的特征是p攻击和amp;出版物偏见。 rpsychogroloric.com/pvalue/

伟大的插图!非常及时,我可以在今天的科学课程中使用它,我们讨论卡尼' s'撤回'她的权力姿势纸(用Cuddy),更一般地以及为什么假阳性出现在文献中。

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