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医学统计报告中要注意p值和置信区间

医学统计报告中要注意p值和置信区间。在统计检验中,无效假设只能被拒绝或不被拒绝。如果p≥0.05,研究者应避免得出诸如“药物无效”、“组间无差异”或“反应率未受影响”等结论。相反,应使用“我们没有看到药物作用的证据”、“我们无法证明两组之间的差异”、或“反应率的差异没有统计学意义”。...

统计学指标p值还可信吗?

统计学指标p值还可信吗?科研工作者经常用统计学方法来判断某个结果是否在不同的实验条件下存在差异,并且判断这种差异是否由于偶然因素造成。使用最广泛的统计指标是p值,用来检测差异的显著性水平。“p<0.05”代表着样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05,这种有统计学显著性差异的结果正是科研人员梦寐以求的。有了这样的结果,就可能意味着论文发表,科研经费到位,甚至功成名就,对p值的滥用和误用现象也因此而生,即所谓的p-hacking,指p值篡改或p值操纵。...

统计学中的P值到底是什么意思?

统计学中的P值到底是什么意思?在过去的几十年间,P值作为统计分析的一条“黄金准则”,其标准和应用一直存在着争议。2015年2月,Basic and Applied Social Psychology(《基础与社会心理学》)宣布了对于NHST的全面禁令,要求在此期刊发表的全部文章删除包括P值、置信区间、检验统计量在内的一系列统计分析工具。...

800多科学家联名反对P值“统计学意义”

800多科学家联名反对P值“统计学意义”。最新一期Nature杂志发表了三位统计学家的一封公开信,他们号召科学家放弃追求“统计学意义”,并且停止用统计学中常见的P值作为判断标准。一般认为P≤0.05或者P≤0.01就有显著性差异,研究就有统计意义。...

假设检验时p值<0.05就能做预测吗?

医生在做完某指标的假设检验后,想用这个指标去做预测,例如病例组的血压与对照组的血压差异有统计学意义,就想用血压去预测是否发病,但往往预测结果并不理想;还有一个现象就是有的指标在进行假设检验时p值很小,但预测能力并不好,反而有些指标p值不太小,预测能力更高一些。今天以t检验为例,从统计分布的角度看一看为什么会出现这些现象。...

P值的前世今生

因此,我们想对p值提供一个简短明了的描述,以及使用和解释它应有的正确方式。这篇文章将为作者提供p值作为当前科学领域的工具的最新解释。请注意,如果您的手稿中存在对p值的明显误解,那么您被审稿人立即拒稿也是合情合理的。...

P值降至0.005,你的研究结果仍然有意义吗

P值是怎么来的呢?Fisher作为一代假设检验思想的创立者,在假设检验中首先提出P值的概念。随着后来Pearson和Neyman等统计学专家的理论完善,P值被认为可以在一定程度上验证假设的正确与否。根据小概率原理,假如P值越小,说明零假设情况的发生概率越小,我们拒绝原假设的理由越充分。...