원모어찬스 널생각해 다운로드

Null 가설 테스트는 통계 이론에 가장 유비쿼터스 요소 중 하나입니다. 과학 논문의 대부분은 일부 가설 테스트 또는 다른의 결과를보고합니다. 결과적으로 (p)-value가 무엇을 의미하는지 에 대한 간략한 이해없이 과학을 얻는 것은 거의 불가능하므로 이 책에서 가장 중요한 장 중 하나가 됩니다. 평소와 같이, 나는 우리가 얘기 한 주요 아이디어의 빠른 요약으로 장을 종료합니다 : 효과 크기 측정의 매우 넓은 범위를 계산하는 데 사용할 수있는 compute.es 라는 R 패키지가있다; 그러나 현재 책의 목적을 위해 우리는 그것을 필요로하지 않습니다 : 내가 여기에 대해 이야기 할 효과 크기 측정의 모든 lsr 패키지에 함수가↩ 그럼에도 불구하고, 꽤 많은 사람들이 여전히 정확한 (p) 값을보고하는 것을 선호합니다. 많은 사람들에게 독자가 (p = .06)를 해석하는 방법에 대해 자신의 생각을 만들 수 있게 하는 이점이 단점보다 큽니다. 그러나 실제로는 정확한 (p) 값을 선호하는 연구자들 사이에서도 작은 (p)에 대한 정확한 값을 보고하는 대신 (p<.001)을 작성하는 것이 매우 일반적입니다. 이것은 부분적으로 많은 소프트웨어가 실제로 (p) 값을 인쇄하지 않기 때문이며(예: SPSS는 (p=.000)를 작성할 때마다 (p = .000)를 작성할 수 있으며, 부분적으로는 매우 작은 (p) 값이 오해의 소지가 있을 수 있기 때문입니다. 인간의 마음은 .0000000001 과 같은 숫자를 보고 그것은 대체 가설에 찬성 하는 증거가 거의 확실 한 창 자 느낌을 억제 하기 어렵다. 그러나 실제로는 일반적으로 잘못된 것입니다. 인생은 크고 지저분하고 복잡한 것입니다 : 지금까지 발명 된 모든 통계 테스트는 단순화, 근사치 및 가정에 의존합니다. 결과적으로(p<.001)보다 더 강한 자신감을 가지고 통계 분석에서 벗어나는 것은 합리적이지 않을 수 있습니다. 즉, (p<.001)는 실제로 "이 테스트와 관련하여, 증거는 압도적입니다." @andreas-perschke: Soundcloud는 편집때문에 트랙을 차단합니다.

U는 U하지 않는 이해합니까? 가설 테스트의 결과를 작성할 때 일반적으로 보고해야 하는 몇 가지 정보가 있지만 테스트마다 상당히 다양합니다. 책의 나머지 부분에 걸쳐 나는 다른 테스트의 결과를보고하는 방법에 대해 이야기하는 약간의 시간을 보낼 것입니다 (섹션 12.1.9 특히 자세한 예에 대한 참조), 그래서 당신은 일반적으로 수행 방법에 대한 느낌을 얻을 수 있습니다. 그러나 어떤 테스트를 수행하든 항상 해야 할 한 가지는 (p) 값에 대해 말하고 결과가 중요한지 여부입니다. 이 장의 앞에서 나는 null 가설이 참일 확률로 (p) 값을 해석 할 수 없다는 사실에 대해 매우 강조했습니다. NHST는 근본적으로 빈번한 도구(9장 참조)이며, 따라서 확률을 가설에 할당할 수 없습니다. 통계에 대한 베이지안 접근법은 확률을 어느 정도의 믿음으로 해석하므로 null 가설이 사실일 확률이 10%라고 말하는 것은 완전히 괜찮습니다. 자주주의자 접근 방식 내에서는 이 작업을 수행할 수 없습니다. 빈번한 경우 많은 수의 독립적인 복제(즉, 장기 실행 빈도) 후에 발생하는 일의 관점에서만 확률을 정의할 수 있습니다.