Antecedentes:
Tuve que realizar un análisis de los datos de un cliente (algún tipo de) abogado (a) que era un principiante absoluto en las estadísticas. Él me preguntó qué el término "significación estadística" y realmente me trató de explicar... pero ya que no soy bueno explicando cosas que no ;)
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Ben Ogorek
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Mi consejo es no hablar de las siguientes cosas:
- los valores de p,
- prueba estadística,
- la probabilidad de que las cosas que suceden por casualidad.
No sea demasiado duro consigo mismo sobre el abogado. Esta es una persona educada que ha pasado al menos un semestre en una universidad de Estadísticas de la clase, y no una parte de ella se quedó con él. Es la misma historia para prácticamente todos los demás no-científico, yo he trabajado con significación estadística no se pegue. Es demasiado antinatural de un concepto.
Os animo a explicar la significación estadística en términos de la evidencia. Clásico de los estadísticos se han codificado las pruebas en una escala de 0 a 1, donde los valores más pequeños constituyen más de la evidencia y de 0,05 es donde la línea que convencionalmente se dibuja.
Assembler
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545
NOTA: lo que quiero resaltar en esta respuesta es que la significación estadística es una herramienta útil, pero también diferente de la verdad.
Tome un paquete de 52 cartas. Si mi cliente es inocente es normal que un paquete de cartas, 13 corazones. Si mi cliente es mentira es un fijo pack y todas las 52 cartas son los corazones.
Estoy de sorteo de la primera tarjeta y es un corazón. Aha, culpable! Bueno, es evidente que el sentido común nos dice que no es el caso: hay una posibilidad de que esto iba a suceder, incluso si él era inocente. No tenemos la significación estadística con solo ver una tarjeta.
Así que sacamos una segunda tarjeta. Otro corazón. Hhhmmm... definitivamente culpable, entonces! Bueno, todavía hay 12 corazones en los restantes 51 cartas, así que no es imposible. Las matemáticas (13/52 * 12/51 = 0.0588) nos dice esto ocurre aproximadamente el 6% del tiempo, incluso si inocente. Para la mayoría de los científicos esto sería todavía no cuentan.
Dibujar una tercera tarjeta, otro corazón! Tres en una fila. Las posibilidades de que esto ocurra son (13/52 * 12/51 * 11/50 = 0.01294), así que poco más del 1% del tiempo, esto puede suceder por casualidad.
En gran parte de la ciencia 5% se utiliza como punto de corte. Así que si usted no tiene ninguna otra evidencia de que las tres cartas que tienen un resultado estadísticamente significativo de que él es culpable.
El punto importante es que el más tarjetas se pueden ver en el mejor de su confianza en su culpa, que es otra manera de decir que la mayor significación estadística se convierte.
NOTA: usted nunca tendrá una prueba de su culpabilidad a menos que se permita mirar con 14 cartas. Con un pack de tarjetas teóricamente es, posiblemente, para dibujar 13 corazones en una fila, pero el 14 es imposible. [Aparte para los pedantes: supongamos que los números en las tarjetas no son visibles; todas las tarjetas son uno de los cuatro posibles demandas, y eso es todo.]
NOTA: usted tiene la prueba de su inocencia en el momento de sacar la tarjeta de otra que la de un corazón. Esto es debido a que sólo hay dos posibles packs: normal o todos los corazones. La vida Real es más complicado, y las matemáticas se complica demasiado.
Por cierto, si su cliente no es un jugador de cartas, trate de Monopolio: todo el mundo saca un doble-seis por algún tiempo; pero si alguien rollos doble seis cada vez que sospechar. Estadísticas sólo nos permite poner un número exacto sobre cómo sospechoso que debería ser.
Jenny
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"Estadísticamente significativa" significa que algo podría haber ocurrido al azar, pero es poco probable. En cambio, es mucho más probable que exista algún tipo de causa. Usted debe hacer esto más en concreto, con un ejemplo que es relevante para su cliente, ya que la explicación es tan abstracto.
Por ejemplo, si el abogado de Ana ganado muchos más casos que el promedio de Bill, esto podría haber sucedido al azar. Sin embargo, si Ana ganó una diferencia estadísticamente significativa de casos más, entonces es mucho más probable que haya algo que podría ayudar a explicar por qué Anne ha ganado más de los casos que el proyecto de Ley. No sabemos la causa. Tal vez Anne es una mejor abogado o Factura deliberadamente elige los casos que son más difíciles.
Jacob Tomlinson
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125
Lo voy a intentar.
Primero se calcula un valor de p basado en el promedio de los datos y cómo la variable de los datos. El más variable, el menos probabilidades de conseguir un pequeño p-valor. Por otro lado, si, por ejemplo, se comparan dos grupos, mayor es la diferencia entre los promedios de ellos, el más pequeño es el p-valor.
Además, la variabilidad de los datos puede ser un tanto anulado por tener más datos. Imágenes de dos conjuntos de datos con la misma diferencia entre dos medias y la misma cantidad de variabilidad. En este caso, el conjunto con mayor tamaño de la muestra tendrá menor p-valor.
La pieza de prueba es ver si el p-valor es inferior a un cierto número. Normalmente la gente usa .05, pero esto es arbitrario de las costumbres sociales. Un montón de gente piensa que no tiene sentido utilizar un número arbitrario, sin embargo, es muy común que por razones históricas.
También hay que tener en cuenta que sólo porque su significación de la prueba que dice que hay una diferencia entre los dos grupos no significa que usted sabe por qué hay esa diferencia. Por otro lado, si la prueba dice que no hay diferencia significativa, esto podría ser simplemente debido a su variabilidad era demasiado grande y no tenemos suficientes datos para obtener un bajo valor de p, esto no significa que no hay ninguna diferencia real.
Editar:
Para resumir, el menor valor de p significa más evidencia en contra de la predicción:
La diferencia de resultado predicho -> p-valor
Más datos -> p-valor
Más de la variabilidad -> p-valor
Abajo p-valor medio más evidencia que indica que la predicción es falsa. Cada predicción en la historia se ha demostrado falso para algunos decimal.
