Irgendeine Idee, warum wir in Statistiken keine signifikanten Ziffern verwenden? Etwas in der Richtung, in der wir Schätzungen verwenden, sodass keine Regeln zur Genauigkeit gelten;)?
Irgendeine Idee, warum wir in Statistiken keine signifikanten Ziffern verwenden? Etwas in der Richtung, in der wir Schätzungen verwenden, sodass keine Regeln zur Genauigkeit gelten;)?
Antworten:
In einigen Bereichen werden signifikante Ziffern verwendet (ich habe sie in der Chemie kennengelernt), um den Grad der bedeutungsvollen Genauigkeit einer Zahl anzuzeigen . Dies ist auch in der Statistik ein wichtiges Thema, daher berichten wir dies ständig - wir berichten es nur in einer anderen Form. Insbesondere geben wir Konfidenzintervalle an , die den Genauigkeitsgrad einer Schätzung (z. B. einen Mittelwert) angeben.
Ein Grund für die Einschränkung der Anzahl von Stellen, die in vielen Schätzungen, p-Werten usw. angegeben sind, beruht auf der Wahrnehmung. Wenn Sie etwas wie p = 0,04872429 melden, bedeutet dies, dass die Ergebnisse präziser sind, sodass sie als genauer wahrgenommen werden .
Grundsätzlich schmeckt die Verwendung einer hohen Anzahl von Ziffern für die Meldung statistischer Ergebnisse zu oft, als dass Sie versuchen würden, Ihre Ergebnisse in eine unverdiente Autorität zu hüllen.
Ich denke, es hängt wirklich vom Grad des erforderlichen Vertrauens ab, weniger Stellen für die Signifikanz sind für 95% angemessen, im Gegensatz zu 99,999% oder mehr, wie sie beispielsweise vom CERN für viele ihrer Ergebnisse verwendet werden.
Sprechen Sie darüber, Ihre Daten auf eine bestimmte Anzahl von signifikanten Stellen zu runden oder Ihre endgültige Antwort zu runden? Wenn Sie Ihre Daten runden, können Sie in Situationen geraten, in denen Sie Rauschen weggeworfen haben, das statistische Berechnungen verwenden müssen.