고정: I형 및 P값 오류율을 교정하기 위한 제안

Mar 9, 2022 Korean

제1종 오류율 및 p-값을 보여주는 오류 코드를 쉽게 접할 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 여러 가지 방법이 있습니다. 지금부터 이야기하겠습니다.

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    그 이후로 제1종 오류를 범할 가능성은 알파 수준(α)으로 표시되며, 이는 일반적으로 그 아래에서 귀무 가설을 거부하는 p-값입니다. 상대 s 값이 0.05이면 사람들이 0 가설을 피할 경우 완전히 틀릴 수 있는 거의 모든 5%의 가능성을 기꺼이 받아들인다는 것을 나타냅니다.

    1 확실히. 프레젠테이션

    P-값은 관찰된 궁극적인의 일반적으로 양적 통계적 값을 평가하기 위해 가족 및 일반 과학 모두에서 널리 사용됩니다. “통계적 유의성”을 나타내는 p-값을 얻는 것은 일반적으로 주요 저널의 가이드를 위한 전제 조건입니다. 주로 좋은 데이터 세트의 분석에 의존하는 계산 사회 과학의 여명은 p-값에 대한 인식을 더욱 높였습니다. 그러나 비평가들은 많은 실무자들이 어떤 p-값을 잘못 이해하고 남용하는지, 올바르게 이해하더라도 잘못된 결과라고 주장합니다. 기본 유의 수준이 0.05 이하를 가리키는 기본 유의 수준은 일부를 전체 FDR로 변환합니다. , 의심할 여지 없이 훨씬 위에 있을 것입니다. 30% 이상. 다른 사람들은 p-값 진술이 존재하지 않는 통계적 중요성을 나타내기 위해 쉽게 “해킹”되어 긍정적인 결과를 가진 사람을 선택적으로 보고하도록 강요할 수 있다고 주장합니다. 연구

    p-값을 사용하는 중요한 방법(잘못됨), [예. 12]. 이 기사에서 우리는 대중 과학보다 훨씬 뒤떨어진 p-값에 대해 이전에 출판된 비판적 문헌에 대해 이야기하고 과학적 연구와 관련하여 그 의미를 고려합니다. 우리는 명확한 주제를 요약하는 것뿐만 아니라 일반적인 개요뿐만 아니라 주요에 대한 놀라운 그림을 다루고 있습니다. 특히, 제 여동생과 저는 FDR 값이 중요한 이유와 이를 수행하는 것이 새로운 p-값과 어떻게 다른지 설명합니다. 우리는 또한 많은 이전 리뷰에서 이 특정 베이지안 자연 세계를 명확히 합니다. 정확한 마지막 섹션에서는 식별된 특정 문제를 해결하는 데 도움이 되는 실질적인 변경 사항을 간략하게 설명합니다.

    type i error monatary amount and p-value

    P-값은 NHST(제로 가설 유의성 검정)에서 어떤 종류의 가설(보통 일반적으로 2단계 변수 사이에 근본적인 관계가 없음을 나타냄). 귀무가설을 기각하면 가정(이러한 변수를 연결하는 관계가 있다는 가정)을 둘로 인정합니다. p love는 null 추측이 사실일 수 있다는 전제 하에 최소한 그 판독값만큼 극단적인 보상을 볼 전체 확률을 수량화합니다. 그런 다음 실제로 주어진 수준 이탈 유의도(α)와 비교됩니다. p에 보고된 값은 결과가 수학적으로 중요한 것으로 간주되는 것보다 작습니다. 한 가지 특정 규칙으로 대부분의 사회 과학에서 α는 일반적으로 0.05와 동일하게 취합니다. 기타 일반적으로 사용되는 유의 수준은 9 0.01 0.001 및. 기사

    제1종 오류가 진정 유의 수준입니까?

    키 I 실패의 확률(진정한 null speculation 거부됨)은 일반적으로 모든 테스트 유의 수준 가설이라고 하며 이제 α로 표시됩니다.

    코헨은 원래 제출한 “지구는 둥글다 < (p. 05)"에서 NHST가 항상 놀라울 정도로 불완전했다고 주장합니다. NHST는 상대적으로 사용자 친화적입니다. 다른 손바닥에 €(여기서 효과 가중치는 H0 는 실제로 0으로 설정됨)에 연결된 “제로 비용”에 대한 추측이 있을 때 다른 손바닥에 더 많이 사용되는 경우 중요한 결과를 얻기 위해 “null” 추측(여기서 효과 사이의 방향, 아마도 효과까지도 일반적으로 크기가 지정됨) [3]. 이 문제는 특히 연구자가 원인과 결과를 사용하는 관계가 아닌 보고서와 연관성에 대해서만 묻는 탐색적 “대규모 연구”의 맥락에서 발생합니다. 적절하게 많은 수의 관련 변수가 실제로 조사되면 상당한 수의 null/대체 개념이 기호화됨을 의미하며 식별된 특정 “통계적으로 유의한” 결과 중 최소한 몇 개는 셀 수 있음을 알 가능성이 매우 높습니다. 근본적인 관계에. 큰 의심 없이. 의미가 있습니다. 빅 데이터가 좀 더 일반적인 문제에 더 잘 접근할수록 더 많은 문제와 관련이 있게 되며 많은 “통계적으로 중요한” 보상의 유효성이 영구적으로 제한됩니다.

    제2종 오류 시 P값이 동일한가요?

    거주자가 I형 오류를 범할 확률을 이러한 I-오류 볼륨 또는 유의 단계(p-값)라고 합니다. 이 숫자는 일반적으로 그리고 더구나 일반적으로 0.05(5%)로 설정됩니다. 유형 II 오류에는 “위음성 오탐지”가 포함됩니다. 즉, 시행 변경이 통계적으로 유의미한 양호한 차이를 가져오지 않는 거부입니다.

    Lew는 NHST의 핵심 문제가 (i) 가설 실험실 테스트와 (ii) 유틸리티 테스트의 조합인 복잡한 이름으로 복제된다고 주장합니다. [4]. 1920년대에 Ronald Fisher에 의해 처음 개발된 유의성 검정의 경우 목록의 이 특정 p-값은 귀무 가설에 대한 증거를 제공합니다. 처음에 Fisher는 추가 연구가 필요한지 확인하는 데 도움이 되도록 해당 p-값을 얻고자 했습니다. 그는 최소한 이 문서에서 귀무 이론의 가설을 지지하거나 반박하는 문서를 보았지만 설득력 있는 증거는 말할 ​​것도 없었습니다. 가치있는 연결 [5; 6, 7 참조]. 대조적으로 Neyman과 Pearson에 의해 개발된 가설 테스트는 어렵고 매우 빠른 “결정 규칙”을 고려하여 각 p-값에 대한 새로운 Fisher의 주관적 해석을 얻습니다. 여기서 최소 p-값은 α가 할 수 있는 것과 비교됩니다. 때로는 무효와 대체 가치를 거부합니다. 이 접근 방식이 매우 이해하기 쉽고 이해하기 쉽지만 본질적인 조건은 특정한 모든 자연적 가설이 지정되어야 한다는 것입니다[6]. 이는 예상되는 감지 사양을 지정하는 것을 의미하며(따라서 귀무 가설 대신 0 단위를 정의), 불행히도 대부분의 사람들이 거의 수행하지 않을 것입니다[3].

    유형별 오류의 가능성을 어떻게 보십니까?

    α 확률 = 제1종 오해 = P(제1종 오류) 확률 = 영가설이 참일 때 귀무가설이 가장 잘 기각될 수 있다는 것: 강한 귀무성적 거부. β = II종 오류 확률 = P(II종 오류) = 귀무 추측이 거짓일 때 특정 귀무 가설을 기각할 낮은 확률.

    통계적 절차의 표본추출 가정과 유의성 검정이 정의되어 있고 그것들이 어느 정도 더 잘 통합될 수 있는지 여부에 대해서는 상당한 의견 차이가 있습니다. NHST는 일정한 프레임워크로 검색을 수행하기 위한 편리한 조합을 통해 널리 사용됩니다[8, 9]. ]. Hulbert와 LombardDee는 NHST의 가장 큰 문제 중 하나는 프로그램이 “major/minor”라는 용어의 사용을 권장한다는 점이라고 주장합니다. 이것은 임의적으로 중요도를 이분화하여 확률인 p를 다른 확실성으로 바꿉니다. 일반적으로 지적인 연구의 경우와 같이 통계를 사용하는 모든 순간에 세부 사항의 무게를 점차적으로 측정하고 결코 성급한 결정을 내리지 않을 필요가 있습니까?[9, 델라웨어. 315]. Halberta, Analysis 및 Lombardi는 정확한 문제가 의심할 여지 없이 p-값이 아니라 다시 α이며, 이것이 기존 시간에 p-값에 대한 이분법적인 해석으로 이어진 방법: 큰 값이 됩니다. 추가로 임의의 임계값 α는 최대 ± ≤ 0.05로 규정됩니다.

    유형 i 오류율 및 p-값

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    Type I Error Rate And P Value
    Taxa De Erro Tipo I E Valor P
    Taux D Erreur De Type I Et Valeur De P
    Typ I Felfrekvens Och P Varde
    Tipo I Tasso Di Errore E Valore P
    Tasa De Error Tipo I Y Valor P
    Type I Foutenpercentage En P Waarde
    Typ I Fehlerrate Und P Wert
    Chastota Oshibok Tipa I I P Znachenie
    Wskaznik Bledu Typu I I Wartosc P