デボラマヨの「重大度」とは何ですか?


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彼女の「重大度」の意味(帰無仮説としてさまざまな不一致で評価されたべき乗関数だけではない)の詳細な(そして明確な)説明を誰でも与えることができますか?それは一般に統計検定文献にどのように適合しますか?


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彼女の論文を読み終えた後でも(私はまだ読んで)質問に自分で答えることができると思います。これがいかに広すぎるのか理解できません。
statslearner2

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編集してくれてありがとう。これで問題が改善すると思います。質問の範囲をもう少し正確にしたり、焦点を当てたりすることもできますが、今では広すぎるとは思いません。再開しますが、可能であれば、質問をもう少し厳しくすることをお勧めします。
Glen_b-モニカを

コンセプトの創始者自身からの回答がありますが、これは素晴らしいことです。他の人にも答えるよう勧めます。重症度の基本的な考え方は難しくありませんが、さまざまな方法で説明できます。メイヨーと彼女の共著者は、このアイデアの主な発表者です。同じトピックに関する異なる教科書が異なる読者にとって価値があるように、他の方法でそれを提示する他の人には価値があります。(メイヨーは、多くの記事や重症度とその影響について2冊の本を書いている、と彼女のプレゼンテーションは常に同じではありませんが、私はまだ他の人のアプローチを大切でしょう。)
火星

回答:


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はい。統計的主張Cの重大度は、常にテストと結果に関連しています。これは、クレームの欠陥がどれだけうまくテストされ、不在であるかを判断する尺度です。仮説Cは、xが発生する確率よりもCから不一致の結果がCが偽であるという程度まで、結果xのテストに厳しく合格します。帰無仮説は、平均値の片側正規検定で棄却され、結果は有意水準.025に達するだけです。重要な結果は、ヌルとの若干の矛盾を示していますが、誰かがモグラの丘から山を作る心配があります。代替のmu 'に対してパワーを偽装するのは高い。その場合、mu> mu 'を推測するための重大度はLOWです。これは、mu 'が真であると仮定して、観測されるよりも大きな差を観測する確率が高いためです。


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