*

7

Kiểm định đưa thiết thống kê lại với chân thành và ý nghĩa của trị số P (P-value)

7.1 Trị số P

Trong phân tích công nghệ, ngoài ra dữ khiếu nại ngay số, biểu đồ dùng và hình hình họa, số lượng nhưng mà họ hay tốt chạm mặt độc nhất vô nhị là trị số P.. (mà giờ đồng hồ Anh điện thoại tư vấn là P-value). Trong những chương sau đây, độc giả đang gặp trị số P không hề ít lần, với đại đa phần các suy luận đối chiếu thống kê, suy đoán kỹ thuật số đông nhờ vào trị số P. Do kia, trước khi bàn cho những cách thức đối chiếu thống kê bằng R, cần phải có chân thành và ý nghĩa của trị số này.

Trị số Phường là 1 trong số lượng Tỷ Lệ, có nghĩa là viết tắt chữ “probability value”. Chúng ta thường gặp hầu như tuyên bố được kèm theo số lượng, ví dụ như “Kết quả phân tích cho thấy tỉ lệ thành phần gãy xương trong đội người bệnh được khám chữa bởi thuốc Alendronate là 2%, phải chăng rộng tỉ trọng trong team người mắc bệnh không được điều trị (5%), và mức độ khác hoàn toàn này còn có chân thành và ý nghĩa những thống kê (p = 0.01)”, hay như là 1 phát biểu như “Sau 3 tháng chữa bệnh, cường độ sút áp suất huyết trong nhóm người bị bệnh là 10% (p

Thật vậy, rất nhiều tín đồ, không những fan gọi mà ngay đến thiết yếu các người sáng tác của những bài báo khoa học, không hiểu nhiều đúng ý nghĩa của trị số P. Theo một phân tích được chào làng trên tập san khét tiếng Statistics in Medicine <1>, người sáng tác cho thấy 85% các người sáng tác kỹ thuật và chưng sĩ nghiên cứu và phân tích thiếu hiểu biết nhiều xuất xắc hiểu sai ý nghĩa sâu sắc của trị số Phường. Thế thì, thắc mắc đề xuất đưa ra một giải pháp nghiêm chỉnh: Ý nghĩa của trị số P là gì? Để vấn đáp cho thắc mắc này, chúng ta rất cần phải để mắt tới qua tư tưởng phản nghiệm và các bước của một nghiên cứu kỹ thuật.

7.2 Giả thiết công nghệ cùng phản nghiệm

Một đưa thiết được coi là mang tính chất “khoa học” nếu như mang thiết kia có công dụng “làm phản nghiệm”. TheoKarl Popper, bên triết học tập công nghệ, điểm lưu ý độc nhất nhằm rất có thể tách biệt thân một lí thuyết kỹ thuật thực thụ với ngụy công nghệ (pseudoscience) là tngày tiết khoa học luôn luôn tất cả tính năng hoàn toàn có thể “ bị bác bỏ bỏ” (tốt bị phản bác bỏ – falsified) bởi phần đông thực nghiệm dễ dàng. Ông Gọi chính là “kỹ năng bội phản nghiệm” (falsifiability, có tài liệu ghi là falsibility). Phnghiền phản nghịch nghiệm là pmùi hương giải pháp tiến hành rất nhiều thực nghiệm chưa hẳn để xác minc nhưng mà để phê phán những lí thuyết kỹ thuật, với rất có thể coi đây nhỏng là 1 trong những căn cơ cho kỹ thuật thực trúc. Chẳng hạn như giả thiết “Tất cả những quạ đông đảo màu đen” rất có thể bị chưng quăng quật nếu như ta tìm ra có một bé quạ màu đỏ.

Có thể coi quá trình làm phản nghiệm là một biện pháp giao lưu và học hỏi trường đoản cú sai lầm. Khoa học tập cải cách và phát triển cũng một trong những phần to là do giao lưu và học hỏi tự sai trái nhưng mà giới khoa học không một ai căn năn biện hộ. cũng có thể xác định nghiên cứu và phân tích khoa học nlỗi là 1 trong những qui trình thử nghiệm đưa tngày tiết, theo quá trình sau đây:

Bước 1, nhà nghiên cứu cần phải quan niệm một đưa tngày tiết hòn đảo (null hypothesis), tức là một đưa tmáu trở lại cùng với đa số gì mà lại công ty nghiên cứu tin là việc thiệt. Thí dụ trong một nghiên cứu lâm sàng, có nhì team căn bệnh nhân: một đội nhóm được chữa bệnh bởi thuốc A, với một nhóm được khám chữa bằng placebo, nhà nghiên cứu và phân tích hoàn toàn có thể tuyên bố một trả tngày tiết đảo rằng sự hiệu nghiệm thuốc A tương đương với việc kiến hiệu của placebo (tức là thuốc A không tồn tại tác dụng nlỗi mong mỏi muốn).

Bạn đang xem: P-value là gì

Bước 2, đơn vị nghiên cứu và phân tích cần phải định nghĩa một trả thuyết phụ (alternative sầu hypothesis), Tức là một mang ttiết mà lại đơn vị phân tích nghĩ là việc thật, và điều rất cần được “hội chứng minh” bởi dữ khiếu nại. Chẳng hạn nlỗi vào ví dụ trên trên đây, đơn vị phân tích rất có thể tuyên bố mang thuyết prúc rằng dung dịch A gồm hiệu nghiệm cao hơn placebo.

Cách 3, sau khi đã thu thập tương đối đầy đủ hồ hết dữ kiện liên quan, công ty nghiên cứu và phân tích cần sử dụng một hay những cách thức những thống kê nhằm kiểm soát xem trong hai đưa tmáu trên, trả tmáu như thế nào được xem như là khả dĩ. Cách đánh giá này được tiến hành để vấn đáp câu hỏi: nếu đưa ttiết đảo đúng, thì Tỷ Lệ cơ mà đông đảo dữ khiếu nại tích lũy được cân xứng với giả tmáu đảo là bao nhiêu. Giá trị của Xác Suất này thường xuyên được đề cùa đến trong số báo cáo khoa học bằng kí hiệu “P value”. Điều phải chăm chú ở đó là nhà nghiên cứu không thử nghiệm đưa tngày tiết không giống, nhưng mà chỉ thí điểm trả tmáu hòn đảo cơ mà thôi.

Bước 4, ra quyết định đồng ý tuyệt vứt bỏ trả ttiết đảo, bằng phương pháp dựa vào quý giá phần trăm vào bước thiết bị ba. Chẳng hạn như theo truyền thống lâu đời sàng lọc vào một phân tích y học, trường hợp quý hiếm phần trăm nhỏ rộng 5% thì công ty phân tích sẵn sàng bác bỏ quăng quật giả tmáu đảo: sự kiến hiệu của dung dịch A không giống với việc hiệu nghiệm của placebo. Tuy nhiên, trường hợp quý giá xác suất cao hơn nữa 5%, thì công ty nghiên cứu chỉ rất có thể tuyên bố rằng chưa tồn tại bằng chứng đầy đủ để chưng quăng quật giả tngày tiết đảo, cùng điều đó không có nghĩa rằng mang tngày tiết đảo là đúng, là sự việc thiệt. Nói một biện pháp khác, thiếu thốn bằng chứng không Tức là không tồn tại bằng chứng.

Xem thêm: Cách Chơi Bane Dota 2 : Bane, Hướng Dẫn Chơi Bane Elemental (By Painfullady)

Bước 5, nếu đưa ttiết hòn đảo bị chưng vứt, thì nhà nghiên cứu và phân tích mặc nhiên chấp nhận mang tmáu phú. Nhưng vụ việc khởi đi tự trên đây, chính vì có tương đối nhiều trả thuyết phú không giống nhau. Chẳng hạn như so sánh cùng với giả tmáu phụ ban đầu (A không giống cùng với Placebo), bên phân tích hoàn toàn có thể đưa ra những trả ttiết phụ khác nhau nhỏng dung dịch sự kiến hiệu của dung dịch A cao hơn Placebo 5%, 10% giỏi nói tầm thường X%. Nói kết luận, một Lúc nhà nghiên cứu và phân tích bác quăng quật mang tmáu hòn đảo, thì trả tngày tiết phú được bình thản thừa nhận, dẫu vậy nhà phân tích chẳng thể khẳng định giả tmáu prúc như thế nào là đúng cùng với sự thật.

7.3 Ý nghĩa của trị số Phường. qua mô phỏng

Để phát âm ý nghĩa sâu sắc thực tiễn của trị số Phường, chúng ta đang mang một ví dụ đơn giản và dễ dàng nlỗi sau:

lấy ví dụ như 1. Một nghiên cứu được tiến hành nhằm mày mò sở thích của người tiêu thụ đối với nhì một số loại coffe (hãy tạm thời Call là coffe A với B). Các công ty nghiên cứu và phân tích mang đến 50 quý khách hàng uống test hai các loại cà phê trong và một ĐK, và hỏi bọn họ đam mê các loại cafe như thế nào. Kết trái cho thấy thêm 35 tín đồ đam mê coffe A, cùng 15 người say đắm cafe B. Vấn nhằm đặt ra là qua kết quả này, các nhà nghiên cứu có thể Tóm lại rằng cafe một số loại A rất được ưa chuộng rộng coffe B, xuất xắc tác dụng trên chỉ là do bất chợt cơ mà ra?

“Do bỗng nhiên mà lại ra” Có nghĩa là theo luật pháp nhị phân, năng lực mà lại kết quả bên trên xảy ra là bao nhiêu? Do kia, lí tngày tiết Xác Suất nhị phân gồm phần ứng dụng trong trường hợp này, chính vì kết quả của phân tích chỉ tất cả nhì “giá bán trị” (Hoặc là thích A, hoặc thích B).

Nói theo ngữ điệu của bội phản nghiệm, trả thiết đảo là nếu không tồn tại sự biệt lập về sở thích, phần trăm cơ mà một khách hàng ưu thích một loại cafe là 0.5. Nếu giả thiết này là đúng (tức p = 0.5, p sinh sống đấy là tỷ lệ ham mê coffe A), với nếu nghiên cứu và phân tích trên được lặp đi tái diễn (ví dụ điển hình như) 1000 lần, cùng mỗi lần vẫn 50 quý khách hàng, thì bao gồm từng nào lần với 35 quý khách hàng yêu chuộng cafe A? Hotline mốc giới hạn nghiên cứu và phân tích mà 35 (xuất xắc nhiều hơn) trong những 50 thích coffe A là “biến cố” X, nói theo ngữ điệu Tỷ Lệ, bọn họ hy vọng tìm kiếm P(X | p=0.50) =?

Để vấn đáp thắc mắc này, bạn có thể vận dụng hàm rbinom nhằm tế bào phỏng vày nlỗi nói trên thực chất của vấn đề là 1 trong phân păn năn nhị phân:

> bin

Trong lệnh trên, chúng ta thử dùng R tế bào bỏng 1000 lần phân tích, những lần tất cả 50 quý khách hàng, với theo giả thiết hòn đảo, tỷ lệ mê say A là 0.50. Để biết công dụng của mô rộp đó, chúng ta thực hiện hàm table như sau:

> table(bin)

bin

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

34 35

2 3

Qua kết quả trên, bọn họ thấy trong số 1000 “nghiên cứu” kia, chỉ tất cả 3 nghiên cứu cơ mà số quý khách ưng ý cà phê A là 35 người (cùng với ĐK không tồn tại biệt lập thân nhì một số loại cà phê, xuất xắc nói chính xác là trường hợp p =0.5). Nói phương pháp khác:

P(X ≥ 35 | p=0.50) = 3/1000 = 0.003

Chúng ta cũng rất có thể trình bày tần số bên trên bằng một biểu đồ gia dụng tần số nhỏng sau:

*

Tất nhiên bạn cũng có thể làm một mô phỏng khác cùng với mốc giới hạn tái thể nghiệm là 100.000 lần (thế do 1000 lần) và tính Tỷ Lệ P(X ≥ 35 | p=0.50).

bin

> bin

> table(bin)

bin

11 12 13 14 15 16 17 18 19 trăng tròn 21 22 23

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

37 38 39 40

31 5 7 1

Lần này, họ có không ít kỹ năng hơn (vày tần số mô bỏng tăng lên). Chẳng hạn nlỗi hoàn toàn có thể bao gồm phân tích đã tạo ra 11 quý khách hàng (tối thiểu) xuất xắc 40 quý khách (tối đa) say đắm cafe A. Nhưng họ ao ước biết số lần nghiên cứu cơ mà 35 người tiêu dùng trở lên ưng ý cà phê A, cùng công dụng trên cho chúng ta biết, Phần Trăm đó là:

> (223+98+21+5+7+1)/100000

<1> 0.00355

Nói biện pháp không giống, phần trăm P(X ≥ 35 | p=0.50) rất thấp (chỉ 0.3%), chúng ta gồm dẫn chứng làm cho rằng hiệu quả trên rất có thể ko vày các yếu tố tự dưng gây nên; tức bao gồm một sự khác biệt về sở thích của công ty so với nhị các loại coffe.

Con số P = 0.0035 chính là trị số P.. Theo một qui ước công nghệ, tất cả các trị số Phường phải chăng rộng 0.05 (tức phải chăng hơn 5%) được xem là “significant”, Tức là “bao gồm chân thành và ý nghĩa thống kê”.

Xem thêm: Cyka Blyat Nghĩa Là Gì - Cyka Blyat Tiếng Việt Có Nghĩa Là Gì

Cần buộc phải nhấn mạnh một lần tiếp nữa để đọc ý nghĩa của trị số P. như sau: Mục đích của so với trên là nhằm mục tiêu vấn đáp câu hỏi: giả dụ nhị loại cà phê gồm tỷ lệ ưa chuộng đều nhau (p = 0.5, đưa thuyết đảo), thì Tỷ Lệ cơ mà công dụng bên trên (35 trong những 50 quý khách hàng thích hợp A) xẩy ra là bao nhiêu? Nói giải pháp không giống, đó đó là cách thức đi tìm trị số P. Do đó, diễn dịch trị số P buộc phải có ĐK, với ĐK làm việc đó là p = 0.50. Quý khách hàng hiểu hoàn toàn có thể làm phân tách thêm cùng với p = 0.6 xuất xắc p = 0.7 để thấy hiệu quả khác nhau ra làm sao.

Trong thực tế, trị số Phường. gồm một tác động không nhỏ đến định mệnh của một bài xích báo khoa học. hầu hết tập san với nhà khoa học coi một phân tích khoa học với trị số P cao hơn nữa 0.05 là một trong những “hiệu quả tiêu cực” (“negative sầu result”) cùng bài xích báo có thể bị lắc đầu mang đến chào làng. Chính vì thế nhưng so với đại phần lớn nhà kỹ thuật, con số “P.. 0.05, số trời bài xích báo với dự án công trình nghiên cứu và phân tích gồm cơ may lấn sân vào quên lãng.

7.4 Vấn đề ngắn gọn xúc tích của trị số P

Nhưng đứng bên trên pmùi hương diện lí trí cùng kỹ thuật nghiêm túc, họ tất cả nên được sắp xếp khoảng đặc biệt quan trọng vào trị số Phường như thế hay không? Câu trả lời là ko. Trị số P. có nhiều vấn đề, và vấn đề dựa vào vào nó vào thừa khứ (cũng giống như hiện tại nay) đã trở nên rất nhiều fan phê phán gay gắt. Cái khi hữu kmáu lớn số 1 của trị số P. là nó thiếu hụt tính ngắn gọn xúc tích. Thật vậy, trường hợp họ chuyên cần cẩn thận lại ví dụ trên, bạn cũng có thể khái quát quy trình của một nghiên cứu và phân tích y học tập (nhờ vào trị số P) nhỏng sau:

Đề ra một giả ttiết chủ yếu (H+) Từ mang tmáu thiết yếu, đề ra một giả thuyết đảo (H-) Tiến hành tích lũy dữ khiếu nại (D) Phân tích dữ kiện: tính toán thù phần trăm D xẩy ra ví như H- là việc thiệt. Nói theo ngôn ngữ toán tỷ lệ, công đoạn này đó là bdự tính toán thù trị số Phường xuất xắc P(D | H-).

Vì cố gắng, số lượng P tức là Xác Suất của dữ kiện D xẩy ra nếu như (dấn mạnh: “nếu”) giả thuyết hòn đảo H- là sự thật. Như vậy, con số Phường ko thẳng mang đến họ một ý niệm gì về sự thật của đưa tngày tiết bao gồm H; nó chỉ loại gián tiếp hỗ trợ bằng chứng để chúng ta đồng ý mang tngày tiết bao gồm với chưng vứt trả thuyết đảo.

Cái xúc tích ẩn dưới của trị số Phường rất có thể được hiểu nlỗi là 1 trong những các bước minh chứng đảo ngược (proof by contradiction):

Mệnh đề 1: Nếu mang tmáu đảo là sự việc thiệt, thì dữ kiện này không thể xảy ra; Mệnh đề 2: Dữ khiếu nại xảy ra; Mệnh đề 3 (kết luận): Giả tmáu đảo tất yêu là sự việc thiệt.

Nếu biện pháp lập luận bên trên khó khăn gọi, bọn họ test coi một ví dụ rõ ràng nhỏng sau:

Nếu ông Tuấn bị cao huyết áp, thì ông cần thiết bao gồm triệu triệu chứng triệu chứng rụng tóc (nhì hiện tượng kỳ lạ sinch học tập này sẽ không tương quan cùng nhau, ít ra là theo kỹ năng y tế hiện nay nay); Ông Tuấn bị rụng tóc; Do đó, ông Tuấn quan yếu bị tăng áp.

Trị số Phường, vì thế, con gián tiếp đề đạt Phần Trăm của mệnh đề 3. Và đó cũng đó là một khãn hữu ktiết đặc biệt quan trọng của trị số Phường., bởi vì con số P nó ước tính cường độ khả dĩ của dữ kiện, chứ không cần nói mang lại chúng ta biết mức độ khả dĩ của một trả thuyết. Điều này làm cho câu hỏi tư duy dựa vào trị số Phường hết sức xa vắng cùng với thực tế, xa rời cùng với kỹ thuật thực nghiệm. Trong công nghệ thực nghiệm, điều cơ mà công ty nghiên cứu và phân tích ước ao biết là với dữ khiếu nại mà họ giành được, Phần Trăm của đưa ttiết chính là bao nhiêu, chứ họ không muốn biết giả dụ đưa tmáu đảo là sự thiệt thì phần trăm của dữ kiện là từng nào. Nói bí quyết không giống cùng sử dụng kí hiệu bộc lộ trên, bên nghiên cứu hy vọng biết P(H+ | D), chđọng không muốn biết P(D | H+) hay P(D | H-).

7.5. Vấn đề chu chỉnh nhiều đưa ttiết (multiple tests of hypothesis)

Như đã nói bên trên, nghiên cứu y học là một trong những công đoạn thí điểm giả ttiết. Trong một phân tích, không nhiều lúc nào chúng ta thử nghiệm chỉ một đưa tngày tiết độc nhất, mà không ít mang tmáu một lược. Chẳng hạn như vào một nghiên cứu và phân tích về côn trùng tương tác giữa Vi-Ta-Min D với nguy cơ gãy xương đùi, các nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể so sánh mọt contact tương quan giữa Vi-Ta-Min D và tỷ lệ xương (bone mineral density), thân vitamin D và nguy cơ gãy xương theo từng nam nữ, từng team tuổi, xuất xắc phân tích theo các công dụng lâm sàng của bệnh nhân, v.v… (Xem ví dụ dưới đây). Mỗi một so sánh như thế rất có thể coi là một xem sét mang thuyết. Ở đây, họ phải đối mặt cùng với vụ việc những giả tngày tiết (multiple tests of hypothesis xuất xắc còn được gọi là multiple comparisons).

Bảng 2. Phân tích công dụng của Vi-Ta-Min D với calcium theo tính năng của người bị bệnh

Đặc tính bệnh nhân Nhóm được khám chữa bằng calcium và Vi-Ta-Min D 1 Nhóm giả dược (placebo) 1 Tỉ số nguy cơ (relative sầu risk) và khoảng tầm tin tưởng 95% 2 Độ tuổi

50-59

60-69

70-79 29 (0.06) 53 (0.09)

93 (0.44) 13 (0.03) 71 (0.13)

115 (0.54) 2,17 (1.13-4.18) 0.74 (0.52-1.06)

0.82 (0.62-1.08) Tử trọng khung người (Body mass index) >30

69 (0.20)

63 (0.14)

43 (0.09)

66 (0.19)

74 (0.16)

59 (0.13)

1.05 (0.75-1.47)

0.87 (0.62-1.22)

0.73 (0.49-1.09) Hút thuốc lá Không hút ít thuốc

Hiện hút ít thuốc 159 (0.14)

14 (0.14) 178 (0.15)

16 (0.17) 0.90 (0.71-1.11)

0.85 (0.41-1.74)

Chụ thích: 1 số ngoại trừ ngoặc là số người mắc bệnh bị gãy xương đùi trong thời gian theo dõi (7 năm) cùng số vào ngoặc là tỉ lệ thành phần gãy xương tính bởi phần trăm hàng năm. 2 Tỉ số nguy cơ kha khá (tốt relative risk – RR – đã phân tích và lý giải vào một cmùi hương sau) được dự tính bằng cách mang tỉ lệ thành phần gãy xương vào đội can thiệp chia mang đến tỉ lệ thành phần vào đội mang dược; giả dụ khoảng tầm tin yêu 95% gồm 1 thì mức độ khác biệt thân 2 đội không tồn tại ý nghĩa thống kê; nếu khoảng chừng tin cậy 95% ko bao gồm một thì cường độ biệt lập giữa 2 đội được xem như là gồm ý nghĩa thống kê (tuyệt p

Xin nhắc lại rằng trong những lần thí nghiệm một đưa tmáu, họ gật đầu một sai sót 5% (mang dụ chúng ta đồng ý tiêu chuẩn p = 0.05 để tuyên ổn ba có ý nghĩa hay là không có ý nghĩa thống kê). Vấn đề đưa ra là trong bối cảnh phân tích những giả tmáu là như sau: trường hợp trong những n xem sét, bọn họ tulặng ba k thí nghiệm “có chân thành và ý nghĩa thống kê” (Tức là p

Để trả lời câu hỏi này bọn họ sẽ bắt đầu bởi một ví dụ dễ dàng và đơn giản. Mỗi thí nghiệm bọn họ chấp nhận một Xác Suất sai trái là 0.05. Nói cách khác, họ có Phần Trăm chính xác là 0.95. Nếu họ xem sét 3 đưa tmáu, Phần Trăm cơ mà bọn họ đúng cả cha là : 0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.8574. vì thế, xác xuất bao gồm ít nhất một sai lầm trong cha tuim bố “gồm chân thành và ý nghĩa thống kê” là: 1 – 0.8574 = 0.1426 (tức khoảng chừng 14%).

Nói bình thường, nếu họ thử nghiệm n giả ttiết, và các lần phân tách họ đồng ý một tỷ lệ sai lạc là p, thì phần trăm gồm tối thiểu 1 sai lầm vào n lần thử nghiệm sẽ là

*
. Khi n = 10 và p=0.05 thì tỷ lệ có tối thiểu một sai trái lên đến: 40%.

“Bài học” đúc rút trường đoản cú bí quyết lí giải trên là như sau: trường hợp bọn họ gọi một bài xích báo khoa học cơ mà trong số đó công ty phân tích tiến hành nhiều phân tích không giống nhau với những tác dụng trị số p

Đối với cùng một người có tác dụng nghiên cứu và phân tích, ý nghĩa sâu sắc của vụ việc thử nghiệm các mang tmáu là: không nên “câu cá”. Xin nói thêm về khái niệm “câu cá” vào khoa học. Hãy tưởng tượng, một công ty phân tích hy vọng mày mò hiệu quả của một thuật khám chữa mới cho những người bệnh đau khớp. Sau khi chứng kiến tận mắt xét những nghiên cứu vẫn công bố trong y văn, đơn vị nghiên cứu ra quyết định triển khai một nghiên cứu trên 300 bệnh nhân: phân nửa được chữa bệnh bởi thuật new, phân nửa chỉ sử dụng mang dược. Sau thời gian theo dõi, thu thập dữ liệu, công ty nghiên cứu và phân tích so sánh với vạc hiện nay sự khác biệt thân hai đội không tồn tại ý nghĩa sâu sắc thống kê lại. Nói phương pháp không giống, thuật khám chữa không có công dụng. Nhà nghiên cứu không Chịu “đầu hàng”, cần tìm kiếm cho được một công dụng gồm chân thành và ý nghĩa thống kê: phân tách người bệnh thành những team theo lứa tuổi (bên trên 50 tốt bên dưới 50), theo giới tính (nam giới hay nữa), yếu tố kinh tế (bao gồm thu nhập cá nhân cao tuyệt thấp), cùng thói quen (chơi thể thao tuyệt không). Tính bình thường, nhà nghiên cứu gồm 16 đội khác biệt, với có thể nghiên cứu 16 lần. Nhà phân tích “thăm khám phá” thuật chữa bệnh tất cả ý nghĩa sâu sắc thống kê vào nhóm phụ nữ tuổi bên trên 50 và bao gồm các khoản thu nhập cao. Và, công dụng trên được công bố. Đó là một trong công đoạn thao tác nhưng mà giới nghiên cứu công nghệ Gọi là “fishing expedition” (một chuyến hành trình câu cá). Tất nhiên, một tác dụng như vậy không tồn tại cực hiếm kỹ thuật với cần thiết tin được. (Với 16 xem sét khác nhau cùng cùng với p = 0.05, Tỷ Lệ mà một thử nghiệm tất cả tác dụng “significant” lên tới mức 55%, vì thế bọn họ chẳng kinh ngạc khi thấy có một “nhỏ cá” được bắt!)

Để mang lại kết quả trị số Phường tất cả ý nghĩa sâu sắc ngulặng tdiệt của nó trong bối cảnh phân tích các mang ttiết, các đơn vị nghiên cứu đề xuất thực hiện thuật kiểm soát và điều chỉnh Bonferroni (tên của một nhà thống kê lại học bạn Ý từng ý kiến đề nghị giải pháp làm cho này). Theo kiến nghị này, trước khi triển khai nghiên cứu, bên nghiên cứu đề nghị xác minh rõ đưa tngày tiết làm sao là bao gồm, cùng giả tmáu như thế nào là prúc. Ngoài ra, công ty phân tích còn buộc phải đặt ra chiến lược sẽ phân tách từng nào giả tmáu trước khi hợp tác vào phân tích dữ liệu. Chẳng hạn nhỏng nếu như đơn vị phân tích có kế hoạch thí nghiệm đôi mươi đối chiếu và mong muốn giữ lại cho trị số p sinh hoạt 0.05, thì thế do nhờ vào 0.05 là tiêu chuẩn để tuyên ổn bố“significant”, công ty phân tích yêu cầu phụ thuộc tiêu chuẩn chỉnh 0.0025 (tức đem 0.05 chia cho 20) để tuyên tía “significant”. Nói biện pháp khác, chỉ lúc nào một kết quả tất cả trị số p thấp rộng 0.0025 (hay nói thông thường là p/n) thì bên phân tích bắt đầu có “quyền” tuyên ba tác dụng đó gồm ý nghĩa thống kê.

Trị số Phường, dù cực kỳ thường dùng vào phân tích công nghệ, không hẳn là một trong phán xét sau cùng của một dự án công trình nghiên cứu hay là một trả thuyết. Nhưng trong thực tế, các nhà công nghệ sẽ quá chịu ảnh hưởng vào trị số Phường nhằm tư duy trong phân tích cùng tulặng tía gần như khám phá nhưng sau đây được chứng tỏ là sai lạc. Có thể bảo rằng chính vì sự lạm dụng quá và dựa vào một biện pháp mù quáng vào trị số Phường mà công nghệ, duy nhất là y sinh học tập, đang trnghỉ ngơi yêu cầu túng bấn. Mỗi ngày chúng ta đọc giỏi nghe phần lớn vạc hiện kỹ thuật trái ngược nhau (như cơ hội thì gồm nghiên cứu và phân tích cho biết cafe bao gồm chức năng giỏi mang lại sức mạnh, thời gian không giống gồm phân tích cho thấy cafe vô ích đến sức khỏe; xuất xắc lúc thì thuốc sút nhức aspirin bao gồm tính năng làm giảm nguy cơ tiềm ẩn ung tlỗi, dẫu vậy vừa qua có nghiên cứu và phân tích cho thấy thêm aspirin có thể có tác dụng tăng nguy hại bị ung thỏng vú, v.v…). Có Lúc công bọn chúng lưỡng lự phát hiện tại làm sao là thực và phân phát hiện nay nào là “dương tính giả”. Theo đối chiếu của Berger cùng Sellke, khoảng 25% những phát hiện với “p

Do đó, bọn họ không nên vượt nhờ vào vào trị số P.. Không nên cứ đọng nghiên cứu như thế nào cùng với p0.05 là thua cuộc. Có khi một phạt hiện nay với p>0.05 tuy vậy lại là 1 trong những phân phát hiện tại có ý nghĩa. Vấn đề quan trọng đặc biệt là làm thế nào để dự trù cường độ khả dĩ của một đưa tmáu một Lúc gồm dữ kiện thật trong tay, Tức là dự tính P(H+ | D). Để ước tính P(H+ | D), chúng ta đề nghị vận dụng định lí Bayes, với giải pháp tiếp cận định lí này sẽ không nằm trong phạm trù của cuốn nắn sách này. quý khách gọi ý muốn tìm hiểu thêm hoàn toàn có thể gọi một vài ba bài xích báo của tác giả giỏi những những bài xích báo của James Berger mà lại tài liệu tìm hiểu thêm dưới đây có thể cung ứng thêm.

Tài liệu tsay mê khảo:

<1> Wulff et al., Statistics in Medicine 1987; 6:3-10.

<2> Berger JO, Sellke T. Testing a point null hypothesis: the irreconcilability of P-values and evidence. Journal of the American Statistical Association 1987; 82:112-20

Chuyên mục: KHÁI NIỆM LÀ GÌ

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *