Sanity check: पी-वैल्यू कितना कम जा सकता है?


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मैं दो नमूने (की औसत की तुलना करने के ranksum परीक्षण का उपयोग कर रहा ) और पाया है कि वे साथ काफी अलग हैं: । मैं इस तरह के एक छोटे से संदिग्ध होना चाहिए -value या मैं इसे एक बहुत बड़ी नमूना होने के साथ जुड़े उच्च सांख्यिकीय शक्ति को इसका श्रेय देना चाहिए? वहाँ एक संदेहास्पद ढंग से कम के रूप में इस तरह के किसी भी बात है -value?पी पीn=120000p = 1.12E-207pp


जवाबों:


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मानक कंप्यूटरों पर पी-मान (IEEE डबल सटीक फ़्लोट्स का उपयोग करके) लगभग रूप में कम प्राप्त कर सकते हैं । जब प्रभाव आकार बड़े होते हैं और / या मानक त्रुटियां कम होती हैं तो ये वैध रूप से सही गणना हो सकती हैं। यदि टी या सामान्य वितरण के साथ गणना की जाती है, तो आपका मूल्य लगभग 31 मानक त्रुटियों के प्रभाव आकार से मेल खाता है। यह याद रखना कि मानक त्रुटियां आमतौर पर के पारस्परिक वर्गमूल के साथ होती हैं , जो 0.09 मानक विचलन से कम के अंतर को दर्शाता है (सभी नमूने स्वतंत्र हैं)। ज्यादातर अनुप्रयोगों में, इस तरह के अंतर के बारे में कुछ भी संदिग्ध या असामान्य नहीं होगा। एन10303n

ऐसे पी-वैल्यू की व्याख्या करना दूसरी बात है। किसी संख्या को या यहां तक ​​कि रूप में देखना एक संभावना के रूप में संभावना की सीमा से अधिक है, सभी तरीकों से वास्तविकता को संभावना मॉडल से विचलित करने की संभावना है जो इस पी को कम करता है- मूल्य की गणना। एक अच्छा विकल्प यह है कि आप जिस मॉडल को यथोचित समर्थन दे सकते हैं, उससे छोटी-छोटी दहलीज से कम होने के कारण पी-मान की रिपोर्ट करें: अक्सर और बीच । 10 - 10 0.01 0.00011020710100.010.0001


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जब मैंने एक कॉन्फ्रेंस पेपर में '' '' की सूचना दी , तो एक समीक्षक ने मुझसे कहा कि मुझे APA दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए इसे '' '' में बदलना चाहिए । पी < 0.001p<1026p<0.001
थॉमस लेविन

4
@whuber - खूबसूरती से कहा गया है।
rolando2

2
(+1) कुछ बिंदु पर यह अधिक संभावना है कि सरकार आपकी रैम को सुपर जासूस तकनीक के साथ दूरस्थ रूप से बिट में उतार रही है ...
JMS

4
(+1) आप वास्तव में IEEE डबल सटीक फ़्लोटिंग पॉइंट में केवल नीचे जा सकते हैं । लेकिन, p -values ​​की गणना करने के लिए आपकी संख्यात्मक दिनचर्या लगभग तब से पहले गिरने की गारंटी है। जब तक आप एक तथ्य यह है कि अपने मॉडलिंग मान्यताओं को पूरी तरह से सही हैं (और जब वे कर रहे हैं?), एक के लिए पता पी -value अंत में सिर्फ नमूना आकार का एक उपाय एक बार नमूना बड़ा पर्याप्त हो जाता हो जाता है। 5×10324pp
कार्डिनल

1
@ कार्डिनल हम दोनों सीमाओं के बारे में गलत हैं: असामान्य मूल्यों के अलावा, बेस -2 एक्सपोर्टर के लिए दस बिट्स के बराबर सबसे छोटा IEEE डबल लगभग 10308
whuber

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कुछ भी संदिग्ध नहीं है - आपके जैसे बेहद कम पी-वैल्यू बहुत सामान्य हैं जब नमूना आकार बड़े होते हैं (जैसा कि आपका ध्यान मध्यस्थों की तुलना के लिए है)। जैसा कि व्हीबर ने बताया है, आम तौर पर ऐसे पी-वैल्यू को कुछ सीमा से कम होने की सूचना दी जाती है (जैसे <0.001)।

इस बारे में सावधान रहने की एक बात यह है कि पी-वैल्यू केवल आपको बताता है कि क्या माध्यिका में अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है। क्या अंतर इतना महत्वपूर्ण है कि परिमाण में काफी कुछ है जो आपको तय करना होगा: उदाहरण के लिए, बड़े नमूना सेटों के लिए, साधनों / मध्यस्थों में बहुत छोटे अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो सकते हैं, लेकिन इसका मतलब बहुत अधिक नहीं हो सकता है।


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एक पी-मान 0 का मान प्राप्त कर सकता है।

मैं एक समान 0 की एक सीमा के मूल्य के बारे समग्र परिकल्पना का परीक्षण कर रहा हूँ मान लीजिए, यादृच्छिक चर। अगर मैं H 0 सेट करता हूंθH0:θ=1X=1.1

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