পি-ভ্যালুতে অন্তর্ভুক্ত ভিউগুলি সহ একত্রিত করা

Question

কখনও কখনও প্রতিবেদনে আমি পি-মানগুলি এবং আমি সরবরাহ করি এমন অন্যান্য অনুমানমূলক পরিসংখ্যান সম্পর্কে অস্বীকৃতি অন্তর্ভুক্ত করি। আমি বলছি যেহেতু নমুনা এলোমেলো ছিল না, সুতরাং এই জাতীয় পরিসংখ্যান কঠোরভাবে প্রযোজ্য হবে না। আমার নির্দিষ্ট শব্দটি সাধারণত একটি পাদটীকাতে দেওয়া হয়:

"যদিও কঠোরভাবে বলতে, আনুমানিক পরিসংখ্যান র্যান্ডম স্যাম্পলিং প্রেক্ষাপটে প্রযোজ্য, আমরা সম্মেলন এমনকি nonrandom নমুনার জন্য তাত্পর্য মাত্রা এবং / অথবা সুবিধাজনক মানদণ্ড হিসাবে আস্থা অন্তর প্রতিবেদন অনুসরণ দেখুন মাইকেল Oakes আছে। পরিসংখ্যানগত অনুমান: সামাজিক জন্য একটি ভাষ্য ও আচরণ বিজ্ঞান (এনওয়াই: উইলি, 1986)।

বেশ কয়েকবার - একবার পিয়ার-রিভিউড পেপারের জন্য, একবারে বা একাধিকবার অ-একাডেমিক সেটিং - সম্পাদক বা পর্যালোচক এই অস্বীকৃতিটিকে আপত্তিজনক বলে অভিহিত করেছিলেন এবং অনুভব করেছিলেন যে অনুমানমূলক অনুসন্ধানগুলি কেবল লেখার মতোই দাঁড়িয়ে থাকতে হবে (এবং কর্তৃত্বের ম্যান্টেল দেওয়া হবে)। অন্য কেউ কি এই সমস্যার সম্মুখীন হয়ে ভাল সমাধান খুঁজে পেয়েছেন? একদিকে, পি-মানগুলির সম্পর্কে জনগণের বোঝাপড়া সাধারণত বিরল, এমনকি এলোমেলো নমুনার প্রসঙ্গে, তাই সম্ভবত আমরা যা বলি তাতে কিছু আসে যায় না। অন্যদিকে, ভুল বোঝাবুঝিতে আরও অবদান রাখলে সমস্যার একটি অংশ মনে হয়। আমার যুক্ত করা উচিত যে আমি প্রায়শই জরিপ সমীক্ষা নিয়ে ডিল করি, যেখানে এলোমেলোভাবে নিয়োগ দেওয়া হয় না এবং যেখানে মন্টি কার্লো সিমুলেশনগুলি প্রতিনিধিত্বমূলকতার বিষয়টি বিবেচনা করতে ব্যর্থ হয়।

Comments

একজন পর্যালোচকের মন্তব্য অত্যন্ত দুঃখজনক, একজন আশা করবেন যে সেই পদে থাকা কোনও ব্যক্তি কমপক্ষে প্রকাশ্যে তাদের অজ্ঞতা প্রকাশ করবেন না এবং এটি করার মাধ্যমে পরিসংখ্যান পদ্ধতির ভুল ব্যাখ্যাটি আরও সমর্থন করবেন support

— richiemorrisroe

আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন, তবে নমুনা দেওয়ার এলোমেলোতা কেবলমাত্র সেই ডিগ্রিকে প্রভাবিত করে যেখানে আপনি ফলাফলগুলি সাধারণীকরণ করতে পারেন। বিপরীতে, এলোমেলোভাবে কার্যনির্বাহীকরণের জন্য র্যান্ডম অ্যাসাইনমেন্ট আরও সমালোচনামূলক বৈশিষ্ট্য।

— মাইক লরেন্স

মাইক, আমি আপনার সাথে একমত। আপনি আলোচনাটি বাড়ানোর জন্য বা আমি বলেছি এমন কিছুের সাথে মতবিরোধের ইঙ্গিত দেওয়ার জন্য এই বিষয়টি তৈরি করেন?

— রোল্যান্ডো 2

@ রিচিওমরিস্রোই: সকল পর্যালোচকদের কাছ থেকে এটি আশা করা বোকামি হবে তবে আমি মনে করি যে কোনও ভবিষ্যতের জন্য আমরা আশা করতে পারি, এবং আমাদের অবশ্যই প্রকাশকদের চাপ দেওয়া উচিত যে তারা বর্তমানের তুলনায় এর চেয়ে বেশি দাবি এবং বাস্তবায়ন করার জন্য .. .রোলান্ডো, আমি মনে করি যে মাইকের বিষয়টি কেবল কার্য-অনুচ্ছেদে সম্পর্কিত বিষয়গুলি থেকে এই আলোচনাটি ছড়িয়ে দেওয়া স্পষ্টতার একটি বিষয়। স্পষ্টতই কিছু লোক এটি সহায়ক বলে মনে করেছে, যদিও আমি ভেবেছিলাম এটি ব্যক্তিগতভাবে যথেষ্ট আগে থেকেই পরিষ্কার ছিল। আমি যদি সঠিক হয়ে থাকি তবে এটি অজান্তেই পি মানগুলি সম্পর্কে অন্যের বিভ্রান্তি পরিমাপ করে , যা মূল পোস্টটিকে অনুপ্রাণিত করে!

— নিক স্টাওনার

Answer 1

অস্বীকার করার বিষয়টি অন্তর্ভুক্ত না করার পক্ষে একটি যুক্তি রয়েছে indeed সত্যি বলতে কী, আমি সাময়িকী নিবন্ধে পি-মানগুলির প্রকৃতির উপর একটি সংক্ষিপ্ত গ্রন্থ খুঁজে পেতে চাই এবং কিছুটা মুহুর্তের জন্য বিরতি দিতে হবে এবং যদি আপনি বিশেষভাবে কিছু করেন তবে তা বের করার চেষ্টা করতে হবে .. .esoteric ... সেই স্থানটিকে একটি সংজ্ঞামূলক বিন্দুতে উত্সর্গ করার জন্য ওয়ারেন্ট করা।

মূলত, একজন পর্যালোচক হিসাবে, আমি এটিকে অপ্রয়োজনীয় বলব কারণ পাঠকের ইতিমধ্যে জেনে রাখা উচিত যে পি-মান কী এবং কী করে। আমি এমনকি এতে আপত্তিও জানাতে পারি কারণ এ জাতীয় নোট তৈরি করা আসলে পি-ভ্যালু সহ বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যার বহু অপরাধকে আটকাতে পারে না, এটি কেবল "আমার উপর বিশ্বাস রাখুন, আমি জানি আমি কী করছি" এর একটি চাদর রাখে। এটিও কিছুটা অদ্ভুত - "আমি পি-মানগুলির বিরুদ্ধে একটি সাহসী অবস্থান নিতে যাচ্ছি, তবে এতটা সাহসী নয় আমি তাদের প্রতিবেদন করি না"।

আমি যখন "পি-মানগুলির উপর জড়িত দৃষ্টিভঙ্গি" বিবেচনা করি, তখন আপনি উপরের পোস্টের মতো কিছু সম্পর্কে আমি খুব কম উদ্বিগ্ন এবং প্রকাশিত হওয়ার জন্য বা কাগজের ফোকাসের জন্য পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য সম্পর্কে পর্যালোচকদের জেদ সম্পর্কে আরও বেশি উদ্বিগ্ন একটি আবিষ্কার দ্বারা একটি তারকা এবং হঠাৎ এটির একটি বড় চুক্তি) বা সন্ধানের তাত্পর্য সহ পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য মিশ্রিত করা।

Comments

আমি মনে করি না এটির ওপিকে উত্তর দেওয়া হয়েছে। আমি ধরে নিচ্ছি @ রোল্যান্ডো 2 অন্যান্য পরিসংখ্যানগুলির প্রতিবেদন করেছে যা তার আলোচনার কেন্দ্রিক (যেমন, প্রভাব আকার), এবং বেশিরভাগই প্রচলিত প্রত্যাশাগুলির সমন্বয় করার এক উপায় হিসাবে p মানগুলি রিপোর্ট করে , যদিও তারা কঠোরভাবে প্রয়োগ করে না। এই হিসাবে, আমরা পি ভ্যালুতে যে পরিমাণে বেশি পড়ছি তা আমাদের ছেড়ে দেওয়া উচিত ; দাবি অস্বীকার করার জন্য আমাদের তার অনুপ্রেরণা বিবেচনা করা উচিত। পাঠকরা জানেন না তাদের কী করা উচিত; ওপি এটির উল্লেখ করেছে। অস্বীকৃতি বিশ্বাসকে নয়, সন্দেহকে উত্সাহ দেয়। কোনও মানদণ্ডের সাথে সঙ্গতি রেখে এটি আপত্তি করা এতটা বেআইনী নয়; এটা সাহসী অবস্থান নয়।

— নিক স্টাওনার

@ নিক স্টাটোনার আমি দেখতে পাচ্ছি না কীভাবে এটি ওপিকে "উত্তর" দেয় না। সম্ভবত এটি তারা যা করতে চায় তা সমর্থন করে না, তবে আমার মনে এটি কাগজের আসল বিষয়বস্তু থেকে সত্যই একটি অদ্ভুত বিরতি, এবং অকেজোও - "এটি ভুল, তবে আমি সৈন্যের কাছে যাচ্ছি যেন এটির মতো ঠিক কারণ এটি আপনারা সকলেই প্রত্যাশা করেন "যদি অন্যায়ের বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আমাকে জানান না ।

— ফোমাইট

ওপির প্রশ্ন: "অন্য কেউ কি এই সমস্যার মুখোমুখি হয়েছেন এবং একটি ভাল সমাধান খুঁজে পেয়েছেন?" আপনার উত্তরটি ধারণার জবাব দেওয়ার জন্য আক্ষরিক প্রশ্নটিকে উপেক্ষা করে এবং মূলত কেন ধারণাটি বাদ দেওয়া উচিত সে সম্পর্কে আপনার মতামত সরবরাহ করে offers আপনি যদিও ওপি-র ধারণাটির গঠনমূলক সমালোচনার দিকে ইঙ্গিত করতে শুরু করেছেন: আপনি মনে করেন বলে মনে হয় না যে ওকস এর উদ্ধৃতি আপনাকে কেন গুরুত্ব দেয় তা বলে। আমি আমার নিজের উত্তরে এটিকে একটু বাড়িয়ে দেব।

— নিক স্টাওনার

Answer 2

অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলির ব্যবহার কেবল জনসংখ্যার মডেলের ভিত্তিতেই নয়, এটি একটি এলোমেলোকরণের মডেলের ভিত্তিতেও ন্যায়সঙ্গত হতে পারে। পরবর্তীকালে নমুনাটি কীভাবে নেওয়া হয়েছে সে সম্পর্কে কোনও ধারনা তৈরি করে না। আসলে, ফিশারই সেই পরামর্শ দিয়েছিলেন যে র্যান্ডমাইজেশন মডেলটি পরিসংখ্যানগত অনুক্রমের ভিত্তি হওয়া উচিত (নেইমন এবং পিয়ারসনের বিপরীতে)। উদাহরণস্বরূপ দেখুন:

আর্নস্ট, এমডি (2004)। অনুমতি পদ্ধতি: সঠিক অনুমানের জন্য একটি ভিত্তি। পরিসংখ্যান বিজ্ঞান, 19, 676-685। [লিঙ্ক (উন্মুক্ত অ্যাক্সেস)]

লুডব্রুক, জে ও ডুডলি, এইচ। (1998)। বায়োমেডিকাল গবেষণায় কেন ক্রিয়াকলাপ পরীক্ষা টি এবং এফ টেস্টের চেয়ে সেরা। আমেরিকান পরিসংখ্যানবিদ, 52, 127-132। [লিঙ্ক (যদি আপনার জেএসটিওর অ্যাক্সেস থাকে)]

আমি একরকম সন্দেহ করি যদিও সম্পাদক বা সমালোচকেরা পর্যালোচনা করে এটিকে আপনার দাবি অস্বীকারকারীকে "বিভ্রান্তিকর" বলার কারণ হিসাবে ব্যবহার করছে।

Comments

ওল্ফগ্যাং - আকর্ষণীয় এবং সহায়ক পয়েন্ট। আমার স্পষ্ট করে দেওয়া উচিত ছিল, যদিও আমার বেশিরভাগ কাজ সমীক্ষায় on

— রোল্যান্ডো 2

যদি প্রাথমিক লক্ষ্যটি জনগণের দিকে একরকম অনুমান করা এবং নমুনা ব্যবস্থাটি এমন প্রকৃতির হয় যে নমুনার প্রতিনিধিত্বশীলতা প্রশ্নবিদ্ধ হয়, তবে প্রকৃতপক্ষে কোনও অনুমানই বরং প্রশ্নবিদ্ধ হবে। মূলত, আপনি কেবলমাত্র জনসংখ্যার সেই অংশটির প্রতি অনুকরণ করতে পারেন যা নমুনা পদ্ধতিটি প্রতিনিধিত্ব করে। নীতিগতভাবে, আপনি যে সূচনাগুলি করেন সেগুলি জনসংখ্যার সেই অংশের জন্য উপযুক্ত হবে। জনসংখ্যার সেই অংশটি আপনার (বা পাঠকগণ) আগ্রহী কিনা তা অন্য ইস্যু।

— ওল্ফগ্যাং

Answer 3

আমাকে এখনও কোনও খারাপ পর্যালোচকদের সাথে যুদ্ধ করতে হয়নি, সুতরাং ইতিমধ্যে শুরু হওয়া যুদ্ধ থেকে কীভাবে বেরিয়ে আসব সে সম্পর্কে আমি কোনও জ্ঞানের দাবি করব না। যাইহোক, যদি তাদের আপত্তিগুলি কেবল বাধাজনক অজ্ঞানের বিষয় হয়, তবে সামান্য প্রাকৃতিক বিবর্তনটি কৌশলটি সম্পাদন করতে পারে। যদি$p$সমস্যাগুলি অধ্যয়নের ক্ষেত্রে অ-নগন্য অবৈধতা থাকা সত্ত্বেও মানগুলি অবশ্যই জানা দরকার (এমন একটি শ্রেণীর মধ্যে যা অনেকগুলি প্রকাশিত নিবন্ধ পড়ে) একটি ব্যক্তি এগুলি স্পষ্টতই কমিয়ে দিতে পারে। পরিবর্তে আপনার বর্ণনাকে কেন্দ্র করে বিবেচনা করুন - এমনকি এমনকি একচেটিয়াভাবেও - প্রভাব আকারগুলি। যদি আপনার অধ্যয়নটি কার্যকরভাবে তথ্যবহুল হওয়ার জন্য যথেষ্ট প্রতিনিধি হয় (তবে এটি পুরোপুরি এলোমেলো নমুনার প্রয়োজন হবে না, কেবল ব্যাখ্যাগুলির সাধারণতার মধ্যে সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত) তবে আপনার প্রভাবের আকারগুলির যে কোনওভাবেই সম্পর্ক বা পার্থক্যের অস্তিত্ব এবং দিকনির্দেশনা ইঙ্গিত করার চেয়ে বিস্তৃত প্রভাব থাকতে হবে। প্রভাব আকারের উপর কারও আলোচনাকে কেন্দ্রীভূত করা বা ব্যবহারিক পার্থক্যকে ব্যবহারিক অর্থে কতটা গভীর তা বোঝার সুবিধার্থে এটি সহজতর করতে পারে, যদিও এটি এখনও অধ্যয়নের বিষয়গুলির প্রসঙ্গে বিবেচনা করা প্রয়োজন (যেমন,$r = .03$এটি জীবন ও মৃত্যুর সাথে সম্পর্কিত হতে পারে তবে তা গুরুত্বহীন; ^{রোজেন্থাল, রুবিন, এবং রোসনো, 2000)} । আপনি "দুর্বল," "মধ্যপন্থী," বা "শক্তিশালী" সম্পর্ক বা "ছোট" বা "বড়" পার্থক্যগুলিকে "উল্লেখযোগ্য" এবং "তুচ্ছ" হিসাবে উল্লেখ না করে ফলাফলগুলি নিয়ে আলোচনা করে এটি করতে পারেন; পরবর্তী দুটি শব্দ গবেষকরা যে পয়েন্টগুলি তৈরি করতে চান তার বেশিরভাগ ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় হওয়া উচিত নয়। যদি$p$মানগুলি প্রয়োজনীয়, তাদের নিজের পক্ষে কথা বলতে দিন। মেটা-বিশ্লেষকরা কোনও পক্ষ নিন এবং কেবল মূল্যবান পরিসংখ্যানের আরও বিস্তৃত প্রতিবেদনে সেগুলি স্যান্ডউইচ করুন: এফেক্ট মাপ, আস্থার ব্যবধান এবং পরীক্ষার পরিসংখ্যান। পাঠক এবং পর্যালোচকরা উপেক্ষা করবে এমন দিনের জন্য সম্ভবত আশা করি$p$ মান এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির চাহিদা, যাতে $p$মানগুলি পুরোপুরি খালি করা যায়। (বা সম্ভবত না! পোস্ট পোস্টস্ক্রিপ্ট দেখুন!)

আরেকটি, সম্ভাব্য পরিপূরক বিকল্পটি হ'ল আপনার পাদটীকাতে প্রসারিত। পর্যালোচকদের হিসাবে আপনার সমস্যার উভয় বর্ণনাই এটির অভিজ্ঞতা অর্জন করেছে এবং এই পৃষ্ঠায় বর্তমানে গৃহীত উত্তরগুলি পরামর্শ দেয় যে পাদটীকা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আপনার অনুপ্রেরণা ব্যাখ্যা করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য পৌঁছে দেওয়া হয় না, পাঠককে আপনার উল্লেখটি অনুসরণ করার জন্য উত্সাহিত করার পক্ষে যথেষ্ট নয় আপনি এটিকে এত নিষ্ঠুরভাবে ব্যাখ্যা করতে ব্যবহার করেন। আপনার রেফারেন্সের একটি একক, অতিরিক্ত বাক্য এমনকি একটি সংক্ষিপ্ত উদ্ধৃতিও আপনার পাদটীকাটির মূল্য ব্যাখ্যা করার জন্য এবং পাঠকদের আরও গভীরভাবে পড়তে উদ্বুদ্ধ করার দিকে অনেক এগিয়ে যেতে পারে। স্পষ্টতই, আপনার পাদটীকা যত তাড়াতাড়ি তাদের অনুচিত অনুমান সম্পর্কে তাদের আত্মতুষ্টিকে ব্যাহত করার জন্য আপনার নিম্নচেষ্টার প্রতি সাধারণ, নেতিবাচক, প্রত্যাখ্যাত প্রতিক্রিয়া প্রেরণা দেয়। পাঠকরা বোধহয় কিছুটা কম বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে অলস হন যদি আপনি সেগুলি সম্পর্কে নিয়মিতভাবে অবহেলা করেন এমন সমস্যাগুলি সম্পর্কে একটি বা দুটি মূল বিষয়কে চামচা করেন। এছাড়াও, সাথে অনেকগুলি বিশেষ সমস্যার জন্য$p$মানগুলি, কেবলমাত্র সেই বইয়ের উদ্ধৃতি হিসাবে বিবেচনা করুন না, তবে একটি মোটামুটি সংক্ষিপ্ত জার্নাল নিবন্ধ যা বর্তমানে অনলাইনে ^{নিখরচায়} পাওয়া যায় ^{(যেমন, গুডম্যান, ২০০৮ , ওয়াগনমেকারস, ২০০ ))} । এটি কোনও বই পেতে এবং এর মধ্যে প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পেতে অসুবিধার কারণে কোনও প্রতিরোধ হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে।

পিএস ধন্যবাদ ওয়াগ্যানমেকার্স ^{(২০০)) এর} জন্য আরপিয়ার্স এবং আমার উত্তরের অনেক যুক্তি, এবং গুডম্যানের জন্য ফরাসিস্কোআরসিওকে ⁽ ২০০ ^{2008) ধন্যবাদ} ! ফ্রান্সিসকো সম্পর্কিত স্বচ্ছভাবে সম্পর্কিত উত্তরও দেখুন , পাশাপাশি ব্যাখ্যার বিষয়ে ক্রস ভ্যালিডেটে আরও কয়েকটি জনপ্রিয় পোস্ট দেখুন$p$ মান সঠিকভাবে:

• পরিসংখ্যান পরীক্ষায় পি মান এবং টি মানগুলির অর্থ কী?
• পি-মান বোঝা হচ্ছে

পিএসএস @ মাইকেললিউর কাউন্টারপয়েন্টটি টস করার আগে বিবেচনা করাও উপযুক্ত $p$পুরোপুরি মূল্যবোধ! দেখুন Senn ⁽²⁰⁰¹⁾ এবং Lew ⁽²⁰¹³⁾ এর কিছু বিরল এবং মূল্যবান (কিন্তু শুধুমাত্র আংশিক) প্রতিরক্ষার জন্য$p$। [সম্পাদনা]: এছাড়াও, আমি একটি নতুন প্রশ্নে এই প্রশ্নটি উত্থাপন করেছি, " 0.05 <পি <0.95 ফলাফলকে মিথ্যা পজিটিভ বলা হয় কেন? " আমার উত্তরটি আলোচনায়, ওপি হুরলবার্ট এবং লম্বার্ডি ^{(২০০৯)} এনেছিল, যা আমি তুলে ধরেছি আমার সহকর্মীদের সাথে, তার মধ্যে একজন নুজো ^{(২০১৪)} নিয়ে এসেছিলেন , একেবারে নতুন নেচার নিউজ নিবন্ধ যা আরও বেশি রেফারেন্সের দিকে পরিচালিত করেছে ^{( গুডম্যান, 2001 , 1992; গোরোচর্ন, হজ, হেইম্যান, ডারনার, এবং গ্রিনবার্গ, 2007 )} ... আমি স্পষ্টতই এই মুহুর্তে বজায় রাখছি না, তবে মাইকেল সঠিকভাবে দরকারী তথ্য আহরণের সম্ভাবনা রক্ষার ক্ষেত্রে কেবল একা নন$p$মান (যখন তারা কি অন্তত "কঠোরভাবে প্রয়োগ",)।

রেফারেন্স

<sup>- গুডম্যান, এসএন (1992)। প্রতিরূপ একটি মন্তব্য, পি মূল্য এবং প্রমাণ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান, 11 (7), 875-879।
- গুডম্যান, এসএন (2001) এর পি একটি বিনয়ী প্রস্তাব: -values এবং বায়েসের। এপিডেমিওলজি, 12 (3), 295–297। Http://swfsc.noaa.gov/uploadedFiles/Divisions/PRD/Program/ETP_Cetacean_Assessment/Of_P_Values_and_Bayes__A_Modest_Proposal.6.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
- গুডম্যান, এস। (২০০৮) একটি নোংরা ডজন: দ্বাদশ পি- ভ্যালু ভুল ধারণা। হেমাটোলজিতে সেমিনারস, 45 (3), 135-140। Http://xa.yimg.com/kq/groups/18751725/636586767/name/twelve+P+value+misconferences.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
- গোরোচুরন, পি। হজ, এসই, হিমান, জিএ, ডার্নার, এম, এবং গ্রিনবার্গ, ডিএ (2007)। অ্যাসোসিয়েশন অধ্যয়নের অ-প্রতিলিপি: প্রতিলিপি করতে "ছদ্ম-ব্যর্থতা"? মেডিসিনে জেনেটিক্স, 9 (6), 325–331। Http://www.nature.com/gim/jorter/v9/n6/full/gim200755a.html থেকে প্রাপ্ত ।
- হুরলবার্ট, এসএইচ, এবং লম্বার্ডি, সিএম (২০০৯)। নেইম্যান – পিয়ারসনের চূড়ান্ত পতন তাত্ত্বিক কাঠামোর সিদ্ধান্ত এবং নব ফিশেরিয়ানের উত্থান। আনালেস জুলোগিসি ফেনিকি, 46 (5), 311–349। Http://xa.yimg.com/kq/groups/1542294/508917937/name/HurlbertLombardi2009AZF.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
- লিউ, এমজে (2013) পি তে বা না পি: পি-মানগুলির স্পষ্ট প্রকৃতি এবং বৈজ্ঞানিক অনুষঙ্গগুলিতে তাদের স্থান সম্পর্কে। আরএক্সিভ: 1311.0081 [স্টেট.এমই]। থেকে উদ্ধারhttp://arxiv.org/abs/1311.0081 ।
- নুজো, আর। (2014, 12 ফেব্রুয়ারি) বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি: পরিসংখ্যানগত ত্রুটি। প্রকৃতি সংবাদ, 506 (7487)। Http://www.nature.com / নিউজ / সায়েন্টিফিক-মেথড- স্ট্যাটিস্টিক্যাল- অরফিয়ার্স-1.14700 থেকে প্রাপ্ত ।
- রোজেনথাল, আর।, রোসনো, আরএল, এবং রুবিন, ডিবি (2000) আচরণগত গবেষণায় বৈসাদৃশ্য এবং প্রভাব আকার: একটি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত পদ্ধতির। ক্যামব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস.
- সেন, এস (2001)। পি-মূল্যবোধের জন্য দুটি চিয়ার? জার্নাল এপিডেমিওলজি অ্যান্ড বায়োস্ট্যাটাস্টিকস, 6 (2), 193-204। Http://www.phil.vt.edu/dmayo/conferences_2010/Senn%20Two%20Cheers%20Paper.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
- ওয়াগেনমেকারস, ইজে (2007) এর বিস্তৃত সমস্যাগুলির একটি ব্যবহারিক সমাধানপি এর values. Psychonomic Bulletin & Review, 14(5), 779–804. Retrieved from http://www.brainlife.org/reprint/2007/Wagenmakers_EJ071000.pdf.</sup>

Comments

Not all of the criticisms of P-values are correct or warranted, despite their vehemence. You should see these two papers for a few counterpoints to the commentaries that you cite: Two Cheers for P Values (by Stephen Senn) phil.vt.edu/dmayo/conference_2010/…; To P or Not To P (by me) arxiv.org/abs/1311.0081

— Michael Lew

Excellent point! Thank you! I've edited slightly to include your contributions, and I may edit a bit more once I understand them well enough to incorporate their implications into the rest of what I've said. This is why I love Cross Validated...

— Nick Stauner

Do you have any experimental evidence in favor of your claim that Edwards' assumption extends to p-values? I find my self extremely skeptical. My way of analogy, I've seen a couple papers that demonstrate that even experienced data scientists have trouble estimating a correlation coefficient from a scatterplot. It seems like you are asking a lot more from scientists in gaining a sense of what a p value means in terms of likelihood. Your argument in favor of likelihood functions is interesting... they do tend to look a bit like posterior distributions, no?

— russellpierce

@rpierce I don't have experimental evidence for the understanding of users of statistical methods. I would, however, contend that at least some of the studies that have been done to see if scientists 'understand' p-values are fatally flawed by not including among the options a true evidentially meaningful description of the p-value. Your analogy is not close because the fact that correlation coefficients are not easily estimated is not the same problem as estimating the strength of evidence from a p-value.

— Michael Lew

@rpierce The posterior probability density function from a uniform prior will be proportional to the likelihood function.

— Michael Lew