Acabo de encontrarme con un factor de correlación de 0,70 pero con un valor p de 0,054, ¿significa esto que mi factor de correlación carece por completo de sentido y que debería intentar proporcionar más muestras?
Un valor p superior a 0,05 no significa necesariamente que la correlación no tenga sentido.
Sin embargo, hay más de un 5% de posibilidades de ver una correlación muestral al menos tan lejana de cero cuando la correlación poblacional es cero.
En términos generales, esto significa que no se puede distinguir con seguridad la correlación de la población de la que se ha extraído la muestra, de una que es cero (suponiendo que se quiera establecer un nivel de significación del 5%).
Depende de lo que se intente hacer. A menudo estimo modelos en los que literalmente no me importan los valores "p" porque creo en mi modelo. La mejor estimación del modelo es la estimación, no el valor del que la estimación puede o no ser significativamente diferente.
Por otro lado, si el propósito es probar una hipótesis binaria y no ajustar un modelo, entonces sus resultados pueden o no ser "sin sentido". La siguiente es una lista no exhaustiva de escenarios que he experimentado:
Una última nota: no tener datos no tiene sentido. Sin embargo, interpreto que su uso de la palabra "sin sentido" significa "no significativo".
El valor p es una medida de la evidencia contra la hipótesis nula proporcionada cuanto menor es el valor p, más fuerte es la evidencia contra la hipótesis nula. Normalmente, los investigadores utilizan la siguiente escala de pruebas:
Utilizando esta "clasificación" como punto de referencia, yo no calificaría sus resultados de "sin sentido", ya que hay algunas pruebas en contra de la nula. Yo intentaría recopilar e incorporar más datos al análisis.
Ya he visto ese uso, pero no estoy muy seguro de que sea estadísticamente correcto. En este blog se habla de ello: blog.minitab.com/blog/entendiendo-estadisticas/
Estoy de acuerdo en que esta clasificación es algo subjetiva. Pero la gente necesita tener alguna clasificación para tomar decisiones.
Para la toma de decisiones, está la teoría de la decisión... Además, si vas a ponerte en plan teoría de conjuntos e intervalos, entonces algunos de los tuyos probablemente deberían estar cerrados.
¿Podría darme algunas referencias que apoyen su argumento? Mi intuición también diría que estoy de acuerdo contigo, pero después de conocer este blog he cambiado de opinión: blog.minitab.com/blog/entendiendo-estadisticas/
La declaración de ASA sobre el proceso de contexto de los valores p y el propósito Esto es lo que me recomendaron leer durante mi clase de posgrado de econometría.
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