Als «hypothesis-testing» getaggte Fragen

Beim Testen von Hypothesen wird bewertet, ob Daten nicht mit einer bestimmten Hypothese übereinstimmen, anstatt auf zufällige Schwankungen zurückzuführen zu sein.

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40.000 neurowissenschaftliche Artikel könnten falsch sein
Ich habe diesen Artikel im Economist über ein anscheinend verheerendes Papier [1] gesehen, das Zweifel an "etwa 40.000 veröffentlichten [fMRI] -Studien" aufwirft. Der Fehler liege an "falschen statistischen Annahmen". Ich habe das Papier gelesen und sehe, dass es teilweise ein Problem mit mehreren Vergleichskorrekturen ist, aber ich bin kein fMRI-Experte …
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Ist dies die Lösung für das p-Wert-Problem?
Im Februar 2016 veröffentlichte die American Statistical Association eine formelle Erklärung zur statistischen Signifikanz und zu den p-Werten. In unserem Thread werden diese Themen ausführlich behandelt. Es hat sich jedoch bisher keine Autorität herauskristallisiert, um eine allgemein anerkannte wirksame Alternative anzubieten. Die American Statistical Society (ASS) hat ihre Antwort veröffentlicht, …
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Was ist ein gutes, überzeugendes Beispiel, bei dem p-Werte nützlich sind?
Meine Frage im Titel ist selbsterklärend, aber ich möchte ihr einen Kontext geben. Die ASA veröffentlichte Anfang dieser Woche eine Erklärung „ zu p-Werten: Kontext, Prozess und Zweck “, in der verschiedene häufig vorkommende Missverständnisse des p-Werts umrissen und zur Vorsicht gedrängt wurden, ihn nicht ohne Kontext und Gedanken zu …
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Warum sollten parametrische Statistiken nichtparametrischen vorgezogen werden?
Kann mir jemand erklären, warum jemand für Hypothesentests oder Regressionsanalysen eine parametrische Methode einer nichtparametrischen statistischen Methode vorziehen sollte? In meinen Augen ist es wie beim Rafting und bei der Auswahl einer nicht wasserfesten Uhr, weil Sie sie möglicherweise nicht nass bekommen. Warum nicht das Tool verwenden, das bei jeder …
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Wenn wir die Nullhypothese in einer großen Studie nicht ablehnen, ist es dann kein Beweis für die Null?
Eine grundlegende Einschränkung der Signifikanzprüfung von Nullhypothesen besteht darin, dass ein Forscher keine Beweise für die Null sammeln kann ( Quelle ). Ich sehe diese Behauptung an mehreren Stellen wiederholt, aber ich kann keine Rechtfertigung dafür finden. Wenn wir eine große Studie durchführen und keine statistisch signifikanten Beweise für die …
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Ist der "Hybrid" zwischen Fisher und Neyman-Pearson bei statistischen Tests wirklich ein "inkohärenter Mischmasch"?
Es gibt eine bestimmte Denkrichtung, nach der der am weitesten verbreitete Ansatz für statistische Tests ein "Hybrid" zwischen zwei Ansätzen ist: dem von Fisher und dem von Neyman-Pearson; Diese beiden Ansätze seien "inkompatibel", und daher sei der resultierende "Hybrid" ein "inkohärenter Mischmasch". Ich werde im Folgenden eine Bibliographie und einige …
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Warum weiterhin Hypothesentests unterrichten und anwenden (wenn Konfidenzintervalle verfügbar sind)?
Warum weiterhin Hypothesentests (mit all ihren schwierigen Konzepten und die zu den statistischsten Sünden zählen) für Probleme unterrichten und anwenden, bei denen es einen Intervallschätzer gibt (Vertrauen, Bootstrap, Glaubwürdigkeit oder was auch immer)? Was ist die beste Erklärung (falls vorhanden) für die Schüler? Nur tradition? Die Ansichten werden sehr willkommen …
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Cumming (2008) behauptet, dass die Verteilung der in Replikationen erhaltenen p-Werte nur vom ursprünglichen p-Wert abhängt. Wie kann es wahr sein?
Ich habe Geoff Cummings Artikel Replication and Intervalsppppppp p p von 2008 gelesen : Werte sagen die Zukunft nur vage voraus, aber Konfidenzintervalle sind viel besser [~ 200 Zitate in Google Scholar] - und sind durch eine der zentralen Behauptungen verwirrt. Dies ist einer in der Reihe von Artikeln, in …
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