Meine Frage ist eher semantisch. Wenn eine Methode routinemäßig hohe p-Werte erzeugt, spricht man von konservativ. Würden Sie das Gegenteil nennen, dh eine Methode mit einer hohen liberalen Typ-II-Fehlerrate?
Meine Frage ist eher semantisch. Wenn eine Methode routinemäßig hohe p-Werte erzeugt, spricht man von konservativ. Würden Sie das Gegenteil nennen, dh eine Methode mit einer hohen liberalen Typ-II-Fehlerrate?
Antworten:
Laut dieser Homepage ist es üblich, diese Terminologie zu verwenden.
Konservativ in der Statistik hat die gleiche allgemeine Bedeutung wie in anderen Bereichen: Vermeidung von Übermaß durch Fehler auf der Seite der Vorsicht. In der Statistik bezieht sich „konservativ“ speziell auf Vorsicht bei Hypothesentests, Testergebnissen oder Konfidenzintervallen. Konservative Berichterstattung bedeutet, dass Sie weniger wahrscheinlich falsche Informationen preisgeben.
die in folgendem Sinne angegeben werden kann:
Ein konservativer Test hält die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, immer deutlich unter dem Signifikanzniveau. Angenommen, Sie führen einen Hypothesentest durch, bei dem Sie den Alpha-Wert auf 5% festlegen. Das bedeutet, dass der Test (fälschlicherweise) 1 von 20 Mal ein signifikantes Ergebnis liefert. Dies wird als Typ I-Fehlerrate bezeichnet. Ein konservativer Test würde die Typ I-Fehlerrate immer auf einem Niveau kontrollieren, das viel kleiner als 5% ist, was bedeutet, dass Ihre Wahrscheinlichkeit, etwas falsch zu machen, deutlich unter 5% (vielleicht 2%) liegt. *
Ich empfehle Ihnen jedoch, andere Terminologien zu verwenden, z. B. die Definition von Macht. Wenn ein Hypothesentest in Ihrer Terminologie "liberal" ist, hat er mehr Macht. Wenn ein Hypothesentest in Ihrer Terminologie "konservativ" ist, hat er weniger Leistung. Nach meiner Erfahrung wird der Begriff "eine liberale Hypothese" in der Praxis kaum verwendet und klingt für Ihr Publikum möglicherweise ungewöhnlich, selbst wenn Ihr Publikum aus Statistikern besteht.
Im folgenden Absatz erkläre ich, warum "konservativ" und "liberal" nicht immer der genaue Unterschied in der Politik sind. Daher empfehle ich, Liberal nicht als konservativ in der Statistik zu verwenden. Fühlen Sie sich frei, diesen Teil zu ignorieren, wenn es Ihnen nicht hilft
Beachten Sie, dass liberal auch in der Politikwissenschaft nicht unbedingt das Gegenteil von konservativ ist. In den USA werden linke Politiker wie Bernie Sanders als Liberale bezeichnet, aber in vielen Teilen Europas, z. B. in Deutschland, den Niederlanden und Dänemark, ist dies anders. In der deutschen Politik wird Liberalismus hauptsächlich als Maximum politischer Freiheit verstanden, insbesondere in der Wirtschaft. Die Deutsche Liberale Partei (FDP) ist in vielen Fragen eher rechts als sozialistisch, obwohl sie Themen wie LGBT-Rechte und die Legalisierung von Cannabis befürwortet. Einige Deutsche denken vielleicht an das, was in den USA als libertär bezeichnet wird, wenn Sie von "liberaler Politik" sprechen. In Dänemark und den Niederlanden ist es noch komplizierter. Sie haben zwei große Parteien, die sich als liberal betrachten: In den Niederlanden "VVD" und "D66"; In Dänemark die "Vestre" und die "Radicale Vestre". Während "VVD" und "Vestre" eher "rechts" sind, sind "D66" und "Radicale Vestre" eher links.
Aus diesem Grund sollten Sie nicht die Terminologie "konservativer statistischer Test" und "liberaler statistischer Test" verwenden, wenn Sie mit einem globalen, internationalen Publikum sprechen.
PS: Ich hoffe, ich habe meine politische Haltung aus diesem Thema herausgehalten und es neutral erklärt.
Die Frage lautet: "Wenn eine Methode routinemäßig hohe p-Werte erzeugt, wird sie als konservativ bezeichnet." Wie @Acccumulation in den Kommentaren hervorhebt, hat ein p-Wert eine genaue Definition. Man hat keine mehr oder weniger konservativen p-Werte. In der Praxis muss man manchmal einen p-Wert schätzen (z. B. unter Verwendung des Bootstraps), und ich nehme an, man könnte einen solchen Schätzer als "konservativ" beschreiben. Aber ich habe das in der Praxis nicht gesehen, und ich glaube nicht, dass es darum geht.
Obwohl ich keine Referenz zur Hand habe, erscheint es natürlich, einen Hypothesentest als konservativer als einen anderen zu bezeichnen, wenn er einen kleineren Typ-1-Fehler aufweist. Liberal im umgekehrten Sinne zu verwenden scheint möglich, obwohl ich mich nicht erinnern kann, das irgendwo gesehen zu haben.
Der Begriff "konservativ" wird häufig für Konfidenzintervalle verwendet. Ein 95% -Konfidenzintervallverfahren weist je nach dem wahren Wert des Parameters unterschiedliche Abdeckungswahrscheinlichkeiten auf. In der Intervallschätzung von Brown et al. Für einen Binomialanteil , die von zwei verschiedenen Konfidenzintervallen für eine Bernoulli-Wahrscheinlichkeit p spricht, heißt es beispielsweise: "Die Abdeckungswahrscheinlichkeit des [Agresti-Coull] -Intervalls ist für p sehr konservativ auf 0 oder 1. Im Vergleich zum Wilson-Intervall ist es konservativer, insbesondere für kleine n. " Zu sagen, dass es für p sehr nahe an 0 oder 1 konservativ ist, bedeutet, dass für p nahe 0 oder 1 die Wahrscheinlichkeit, dass das Intervall den wahren Wert von p enthält, sehr hoch ist - höher als die nominelle Abdeckung des Intervalls (sagen wir 95%) ).