Als «statistical-significance» getaggte Fragen

Die statistische Signifikanz bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass, wenn in der Population, aus der diese Stichprobe gezogen wurde, der wahre Effekt 0 (oder ein hypothetischer Wert) wäre, eine Teststatistik als extrem oder extremer als die in der Stichprobe erhaltene hätte auftreten können.

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Kann eine Metaanalyse von Studien, die alle „nicht statistisch signifikant“ sind, zu einer „signifikanten“ Schlussfolgerung führen?
Eine Metaanalyse umfasst eine Reihe von Studien, von denen alle einen P-Wert von mehr als 0,05 berichteten. Kann die gesamte Metaanalyse einen P-Wert von weniger als 0,05 ausweisen? Unter welchen Umständen? (Ich bin mir ziemlich sicher, dass die Antwort ja lautet, aber ich hätte gerne eine Referenz oder Erklärung.)
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Kann eine ANOVA signifikant sein, wenn keiner der paarweisen t-Tests signifikant ist?
Kann eine Einweg- ANOVA (mit Gruppen oder "Niveaus") einen signifikanten Unterschied melden, wenn keiner der paarweisen N ( N - 1 ) / 2 t-Tests dies tut?N>2N>2N>2N(N−1)/2N(N−1)/2N(N-1)/2 In dieser Antwort schrieb @whuber: Es ist allgemein bekannt, dass ein globaler ANOVA-F-Test eine Mittelwertdifferenz erkennen kann, selbst wenn kein individueller [unangepasster paarweiser] …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Was verursacht die Diskontinuität bei der Verteilung der veröffentlichten p-Werte bei p <.05?
In einer kürzlich erschienenen Arbeit haben Masicampo und Lalande (ML) eine große Anzahl von p-Werten gesammelt, die in vielen verschiedenen Studien veröffentlicht wurden. Sie beobachteten einen merkwürdigen Sprung im Histogramm der p-Werte genau auf dem kanonisch kritischen Niveau von 5%. Es gibt eine nette Diskussion über dieses ML-Phänomen auf Prof. …
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Kann der Mantel-Test auf asymmetrische Matrizen erweitert werden?
Der Mantel-Test wird normalerweise auf symmetrische Distanz- / Differenzmatrizen angewendet. Nach meinem Verständnis geht der Test davon aus, dass das zur Definition von Differenzen verwendete Maß mindestens eine Halbmetrik sein muss (den Standardanforderungen einer Metrik, aber nicht der Dreiecksungleichung entsprechen). Kann die Annahme der Symmetrie gelockert werden (unter Angabe einer …
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Ziliak (2011) lehnt die Verwendung von p-Werten ab und nennt einige Alternativen. was sind Sie?
In einem kürzlich erschienenen Artikel mit dem Titel "Matrixx v. Siracusano und Student v. Fisher: Statistische Signifikanz in der Studie" (DOI: 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), in dem die Nachteile der Verwendung des p-Werts für statistische Inferenz erörtert wurden. Stephen T. Ziliak ist gegen die Verwendung von p-Werten. In den abschließenden Absätzen …
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Korrigieren von p-Werten für mehrere Tests, bei denen Tests korreliert sind (Genetik)
Ich habe p-Werte aus vielen Tests und möchte wissen, ob es nach der Korrektur für mehrere Tests tatsächlich etwas Bedeutendes gibt. Die Komplikation: Meine Tests sind nicht unabhängig. Die Methode, über die ich nachdenke (eine Variante von Fisher's Product Method, Zaykin et al., Genet Epidemiol , 2002), benötigt die Korrelation …
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Exakter Binomialtest mit zwei Stichprobenanteilen in R (und einigen seltsamen p-Werten)
Ich versuche die folgende Frage zu lösen: Spieler A hat 17 von 25 Spielen gewonnen, während Spieler B 8 von 20 Spielen gewonnen hat. Gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen beiden Verhältnissen? Das, was in R zu tun ist, ist das Folgende: &gt; prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions …
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Vergleichen und Gegenüberstellen von p-Werten, Signifikanzniveaus und Typ-I-Fehlern
Ich habe mich gefragt, ob irgendjemand einen genauen Überblick über die Definitionen und Verwendungen von p-Werten, Signifikanzniveau und Typ-I-Fehler geben kann. Ich verstehe, dass p-Werte definiert sind als "die Wahrscheinlichkeit, eine Teststatistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie die, die wir tatsächlich beobachtet haben", während ein Signifikanzniveau nur …
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Was ist der richtige Weg, um die Signifikanz von Klassifizierungsergebnissen zu testen?
Es gibt viele Situationen, in denen Sie möglicherweise mehrere verschiedene Klassifizierer trainieren oder verschiedene Methoden zum Extrahieren von Features verwenden. In der Literatur geben Autoren häufig den mittleren Klassifizierungsfehler über eine Reihe von zufälligen Teilungen der Daten an (dh nach einer doppelt verschachtelten Kreuzvalidierung) und geben manchmal auch Abweichungen über …
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