বিচক্ষণতা পরীক্ষা: একটি পি-মান কত কম যেতে পারে?

Question

আমি দুটি নমুনা (মধ্যমা তুলনা করার জন্য একটি ranksum পরীক্ষা ব্যবহার করছি ) এবং পাওয়া যায় যে, তারা সঙ্গে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন আছেন: । আমি কি এই জাতীয় একটি ছোট মূল্য সম্পর্কে সন্দেহজনক হওয়া উচিত বা খুব বড় নমুনা থাকার সাথে সম্পর্কিত উচ্চ পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে আমার এটি দায়ী করা উচিত? সন্দেহজনকভাবে লো- ভ্যালু বলে কোনও জিনিস আছে কি ?$n=120000$p = 1.12E-207$p$$p$

Comments

এটি প্রায়শই স্ট্যাটাস.স্ট্যাকেক্সেঞ্জার / কুইকশনস / 7883৮৮৯ এর সদৃশ ।

— অ্যামিবা বলেছেন মোনিকা

Answer 1

মান কম্পিউটার (আইইইই ডবল স্পষ্টতা ভাসে ব্যবহার করে) উপর পি-মান হিসাবে প্রায় কম হিসাবে পেতে পারেন । এফেক্ট মাপ বড় এবং / অথবা মান ত্রুটি কম হলে এগুলি বৈধভাবে সঠিক গণনা হতে পারে। আপনার মান, যদি টি বা সাধারণ বিতরণের সাথে গণনা করা হয় তবে প্রায় 31 টি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির একটি প্রভাব আকারের সাথে মিলে যায়। মনে রাখবেন যে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি সাধারণত এর পারস্পরিক বর্গমূলের সাথে স্কেল করে , এটি 0.09 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির চেয়ে কম পার্থক্যের প্রতিফলন করে (ধরে নিচ্ছে যে সমস্ত নমুনা স্বতন্ত্র)। বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এই ধরনের পার্থক্য সম্পর্কে সন্দেহজনক বা অস্বাভাবিক কিছুই থাকবে না।$10^{-303}$$n$

এ জাতীয় পি-মানগুলি ব্যাখ্যা করা অন্য বিষয়। একটি সম্ভাব্যতা হিসাবে even বা এমনকি small হিসাবে একটি ছোট সংখ্যা দেখায় যুক্তি সীমা অতিক্রম করছে, সম্ভাব্যতা মডেল থেকে বাস্তবতা যেভাবে বিভ্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তার সমস্ত দিক দেওয়া যা এই পি- মান গণনা। পি-ভ্যালুটি যে ক্ষুদ্রতম প্রান্তিকের চেয়ে কম বলে মনে করছেন মডেলটি যুক্তিসঙ্গতভাবে সমর্থন করতে পারে তা পছন্দ করা ভাল বিকল্প: প্রায়শই এবং ।$10^{-207}$$10^{-10}$$0.01$$0.0001$

Comments

আমি যখন একটি সম্মেলনের কাগজে '' '' র প্রতিবেদন করেছি, তখন একজন পর্যালোচক আমাকে বলেছিলেন যে এপিএ নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করার জন্য আমার এটিকে '' পি < 0.001 '' এ পরিবর্তন করা উচিত । $p<10^{-26}$$p<0.001$

— টমাস লেভাইন

@ শুভ - সুন্দরভাবে বিবৃত

— রোল্যান্ডো 2

(+1) এক পর্যায়ে সম্ভবত আরও বেশি সম্ভাবনা রয়েছে যে সরকার আপনার র‍্যামে সুপার গুপ্তচর প্রযুক্তির সাথে দূরবর্তীভাবে বিট ফ্লিপ করছে ...

— জেএমএস

(+1) আপনি আসলে নীচে নেমে যেতে পারেন আইইইই ডাবল স্পষ্টতা ভাসমান পয়েন্টে। তবে, পি- ভ্যালুগুলি গণনা করার জন্য আপনার সংখ্যাসমূহের রুটিনগুলি এর আগে প্রায় বিচ্ছিন্ন হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত। আপনি যদি না জেনে থাকেন যে আপনার মডেলিং অনুমানগুলি পুরোপুরি সঠিক (এবং কখন সেগুলি হয়), একটি পি- ভ্যালু অবশেষে নমুনা পর্যাপ্ত পরিমাণে বড় হয়ে যাওয়ার পরে নমুনা আকারের একটি পরিমাপ হয়ে যায়। $5 \times 10^{-324}$$p$$p$

— কার্ডিনাল

@ কার্ডিনাল আমরা উভয় সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে ভুল: ডেনোরালাইজড মানগুলি বাদে, ক্ষুদ্রতম আইইইই ডাবল প্রায় , বেস -২ এক্সপোনেন্টের জন্য দশ বিটের সাথে সম্পর্কিত। $10^{-308}$

— whuber

Answer 2

সন্দেহজনক কিছুই নেই - নমুনার আকারগুলি বড় হলে আপনার মতো অত্যন্ত কম পি-মানগুলি খুব সাধারণ হয় (আপনার যেমন মিডিয়ানদের তুলনা করার জন্য)। হুবুহু হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে, সাধারণত এই জাতীয় পি-মানগুলি কিছু প্রান্তিকের চেয়ে কম বলে রিপোর্ট করা হয় (যেমন <0.001)।

একটি বিষয় সম্পর্কে সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে যে পি-মানগুলি কেবল আপনাকে জানায় যে মিডিয়ানের পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা । পার্থক্যটি মাত্রার ক্ষেত্রে যথেষ্ট তাত্পর্যপূর্ণ কিনা তা আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে: উদাহরণস্বরূপ বড় নমুনা সেটগুলির জন্য, মাধ্যম / মিডিয়ানদের মধ্যে অত্যন্ত ছোট পার্থক্য পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, তবে এটি খুব বেশি অর্থ হতে পারে না।

Answer 3

একটি পি-মান 0 এর মান অর্জন করতে পারে।

$\theta$$\mathcal{H}_0: \theta = 1$$X=1.1$