Esta pregunta: Comparar y contrastar, valores de p, niveles de significancia y error de tipo I cita las excepciones que surgen cuando se usan datos discretos. ¿Hay otras excepciones con datos continuos también?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
En real, nonsimulated datos, ¿el verdadero P(error de Tipo I) nunca igual a $\alpha$?
Supuestos de no sujeción (cuando haga todas las suposiciones?), la gente elige hipótesis después de haber visto los datos, elegir los procedimientos después de la comprobación de hipótesis, omitir los valores atípicos, etc, etc.
Incluso 'exacta' procedimientos no paramétricos se basan en suposiciones que rara vez ocupan exactamente (tales como la independencia o la intercambiabilidad).
El tratamiento de los valores de p ... en perfectas condiciones ... a veces razonablemente precisa (y el resto del tiempo, como posiblemente informativo ficciones) y usted no puede ir muy mal.
Sean Hanley
Puntos
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El único ejemplo en el que puedo pensar fácilmente es el dragado de datos . Por ejemplo, la probabilidad de un error de tipo I es mucho mayor que la alfa si se ejecutan muchas pruebas (pero esto no se corrige) y solo se informan aquellas que son "significativas". Los ejemplos obvios serían comparaciones múltiples a través de muchas pruebas$t$ sin algo como la corrección de Bonferroni o la selección de variables por pasos.
