Naprawiono: Sugestie Dotyczące Rozwiązywania Współczynników Błędów Typu I I Wartości P.

Mar 9, 2022 Polish

Być może możesz napotkać kod błędu, który oznacza wskaźnik błędów typu I i wartość p. Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego problemu, porozmawiamy o nich teraz.

Nie cierpią już z powodu błędów komputera.

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj Restoro
  • Krok 2: Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • Krok 3: Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces przywracania
  • Już dziś przyspiesz wydajność swojego komputera dzięki temu prostemu pobieraniu.

    Perspektywa popełnienia błędu typu I od tego czasu jest reprezentowana przez twój poziom alfa (α), który może być wartością p, poniżej której odrzucasz hipotezę zerową. Względna wartość r 0,05 oznacza, że ​​ktoś jest skłonny zaakceptować każdy rodzaj 5% szansy, że możesz być nieodpowiedni, jeśli unikniesz hipotezy zerowej.

    1 Zdecydowanie. Prezentacja

    Wartości P są szeroko stosowane zarówno w naukach partyjnych, jak i ogólnych do oceny, powiedziałbym, ilościowej wartości statystycznej zaobserwowanych korzyści. Uzyskanie wartości p wskazującej na „istotność statystyczną” jest zwykle warunkiem wstępnym dla czasopisma w wiodącym czasopiśmie. Stworzenie obliczeniowej nauki społecznej, która opiera się głównie na analizie dość dużych zbiorów danych, dodatkowo zwiększyło sympatię wartości p. Jednak krytycy argumentują, dlaczego wartości p są źle rozumiane i nadużywane dzięki uprzejmości – wielu praktyków, i że nawet jeśli są poprawnie rozumiane, są wynikiem dysfunkcyjnym: domyślny poziom istotności nie większy niż 0,05 przekłada się na ogólny FDR, który będzie prawdopodobnie będzie niewątpliwie znacznie powyżej. bardziej przypominający 30%. Inni twierdzą, że oświadczenia o wartości p można łatwo „zhakować”, aby wskazać statystyczną wartość tam, gdzie jej nie ma, wybiórczo wymuszając zgłoszenie tych, którzy mają pozytywne wyniki, na podstawie wyników pozytywnych.

    Istotne metody wykorzystujące wartości p (niepoprawne), [np. 12]. W tym artykule sprawdzamy wcześniej opublikowaną literaturę krytyczną związaną z wartościami p, która pozostaje daleko w tyle za popularną nauką, i rozważamy ich implikacje podczas badań naukowych. Zapewniamy opcję, oszałamiający obraz głównych, a ponadto ogólnych przeglądów, a także przy podsumowaniu przejrzystych tematów. W szczególności mój tata i ja wyjaśniamy, dlaczego wartość FDR jest ważna i czym różni się od nowej wartości p. Wyjaśniamy również tę konkretną przyrodę bayesowską z wielu poprzednich recenzji. W generalnie ostatniej sekcji przedstawiamy praktyczne rozwiązania, które pomogą rozwiązać niektóre z najważniejszych zidentyfikowanych problemów.

    premia za błąd typu i i wartość p

    Wartości P są używane w testowaniu istotności hipotezy zerowej (NHST), aby dojść do wniosku, czy zaakceptować lub odrzucić tę hipotezę (co zwykle wskazuje, że zwykle nie ma fundamentalnej zależności między kilkoma zmiennymi). Odrzucenie hipotezy zerowej daje powód, zaakceptuj ideę (że istnieje relacja łącząca te zmienne) dwa. Współczynnik p określa ilościowo ogólne prawdopodobieństwo uzyskania wyniku co najmniej tak ekstremalnego, jak niewątpliwie odczyt, biorąc pod uwagę, że zerowa spekulacja może być prawdziwa. Następnie porównano go z podanym poziomem istotności (α). Zgłoszona wartość związana z p jest mniejsza niż wynik, który jest uważany za matematycznie istotny. Jako jedna szczególna reguła, w większości nauk społecznych α można przyjąć jako równą 0,05. Inne powszechnie stosowane poziomy istotności to wolne 0,01 0,001 i. artykuł

    Czy błąd typu 1 istnieje jako poziom istotności?

    Prawdopodobieństwo niepowodzenia I (odrzucona prawdziwa teoria zerowa) jest powszechnie określane jako jego rypoty poziomu istotności testowej i jest oznaczane przez α.

    W swoich oryginalnych informacjach „Ziemia jest okrągła < (s. 05)” Cohen twierdzi, że NHST jest generalnie zaskakująco niedoskonały: jest stosunkowo prosty do osiągnięcia znaczące wyniki, gdy prawdę mówiąc, istnieją spekulacje na temat „kosztu zerowego” w odniesieniu do € (gdzie zakres efektu wynosi H0 jest w rzeczywistości specyficzny dla zera) z drugiej strony jest używany raczej jako prawy „zerowy ” zgadnij (gdzie kierunek związany z efektem, a może nawet osiągnięciem, rozmiar jest zwykle określony) [3]. Problem ten pojawia się zwłaszcza w kontekście eksploracyjnych „wielkich studiów nad konkretami”, w których badacze pytają tylko o ankiety i skojarzenia, a nie o związki przyczynowo-skutkowe. Jeżeli zawsze była badana odpowiednio duża liczba powiązanych zmiennych, co oznacza, że ​​wskazana jest bardzo duża liczba pojęć zerowych/alternatywnych, to jest bardzo prawdopodobne, że przynajmniej kilka nowych „istotnych statystycznie” wyników będzie rzeczywiście polegać na podstawowych relacjach. bez wątpienia. ma znaczenie. Im głębiej Big Data dociera do bardzo powszechnego problemu, tym bardziej istotne lub po prostu bardziej problematyczne staje się to, po prostu dlatego, że ważność wielu „statystycznie istotnych” statystyk będzie trwale ograniczona.

    Czy wartość P jest taka sama od czasu błędu typu 2?

    Prawdopodobieństwo popełnienia przez użytkowników błędów typu I nazywa się pewną objętością błędu I lub pozycją istotności (wartość p) – liczba ta jest konwencjonalnie dodatkiem do konwencjonalnie ustawionej na 0,05 (5%). Błędy typu II obejmują „fałszywie negatywne fałszywe alarmy”, odrzucenie, w którym zmiana doświadczenia nie skutkuje twoją własną statystycznie istotną różnicą.

    Lew twierdzi, że główny problem z NHST jest odwzorowywany w jego złożonej nazwie, która będzie połączeniem (i) oceny hipotezy i (ii) użyteczności badania [4]. W przypadku testów istotności, opracowanych po raz pierwszy przez Ronalda Fishera w latach dwudziestych, każda z naszych wartości p z listy dostarcza dowodów obok hipotezy zerowej. Początkowo Fisher chciał tylko uzyskać tę wartość p, aby sprawdzić, czy dalsze badania są uzasadnione. Widział w tym przynajmniej wskazówki na poparcie lub obalenie tych hipotez teorii zerowej, a także nie był przekonującym dowodem godny użycia [5; patrz także 6, 7]. W przeciwieństwie do tego, testy hipotez opracowane w nich przez Neymana i Pearsona zmieniają subiektywistyczną interpretację większości wartości p przez Fishera poprzez rozważenie twardej i szybkiej „reguły decyzyjnej”: gdzie najmniejsza wartość p jest porównywana z tym, co α zdecydowanie odrzuci. null i alternatywa czerpią przyjemność. To Chociaż podejście jest lepsze do zrozumienia i zrozumienia, głównym warunkiem jest to, że należy sprecyzować konkretną hipotezę alternatywną [6]. Oznacza to określenie oczekiwanego typu sensu (a tym samym zdefiniowanie 0 jednostek zamiast odnoszenia się do hipotezy zerowej), co niestety jest rzadko wykonywane przez większość ekspertów [3].

    Jak oceniasz prawdopodobieństwo wystąpienia określonego błędu?

    α Prawdopodobieństwo = Nieporozumienia typu I = P (Błąd typu I) Prawdopodobieństwo = że hipoteza zerowa zostanie najbardziej odrzucona, gdy hipoteza zerowa jest prawdziwa: silne zaprzeczenie wartości zerowej. β = prawdopodobieństwo błędu typu II = P (błąd typu II) = mniejsze prawdopodobieństwo odrzucenia bezsprzecznie hipotezy zerowej, gdy spekulacja zerowa jest fałszywa.

    Podczas gdy założenia dotyczące pobierania próbek oraz testy istotności procedur statystycznych są naprawdę zdefiniowane i toczy się znaczna walka o to, czy mogą one przekształcić się w nieco lepiej zintegrowane w solidne ramy, NHST są szeroko stosowane, a także wygodna kombinacja do prowadzenia prac domowych [8, 9]. ]. Hulbert i LombardDee twierdzą, że jednym z głównych problemów z NHST jest to, że ten rodzaj zachęca do używania terminów, na przykład „major/minor”. To arbitralnie dychotomizuje troskę, zamieniając p, prawdopodobieństwo, w rzeczywistą pewność. Czy w każdej chwili konieczne jest korzystanie ze statystyk, co w wielu przypadkach ma miejsce w badaniach intelektualnych, aby pomóc Ci stopniowo ważyć szczegóły, a nie podejmować błyskawiczną decyzję [9, delaware. 315]. Halberta, Analysis, a następnie Lombardi sugerują, że dokładnym problemem nie są prawdopodobnie p-wartości, potem znowu α, i po prostu jak to prowadziło do każdej dychotomicznej interpretacji wartości p w niezmienionym czasie: duża wartość staje się i w końcu arbitralna próg Î jest wysyłany do ± ≤ 0,05 .

    stopa błędów typu i wraz z wartością p

    Już dziś przyspiesz wydajność swojego komputera dzięki temu prostemu pobieraniu.

    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
    제1종 오류율 및 P 값