別のテストの結果に基づいて仮説テストを実行することに関する論文


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p値を解釈するのが困難または不可能であるため、別の統計的検定の結果に基づいて統計的検定を選択することが問題になることはよく知られています(たとえば、別の結果(たとえば、正規性)に基づいて統計的検定を選択する) 。ただし、これは依然として多くのアプリケーションで標準的な方法であり、通常、適用された論文では気づかれず、議論もされていないようです。文献を調べたところ、この現象について実際に説明している論文は見つかりませんでした。

別の統計的検定の結果に基づいて統計的検定を選択することに関連する出版物、特に応用科学者がアクセスできる出版物へのリンクをいただければ幸いです。


無関係のコメント:私の検索で、RS Nickersonの論文「Null仮説の重要性のテスト:古くて継続的な論争レビュー」に出くわしました。
Rob Hall

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ずっと前に、そのような状況の詳細な分析をquantdec.com/envstats/notes/class_12/ucl.htmに投稿しました。これは、予備仮説テストの結果を条件として選択された手順によって決定されるUCLのプロパティを調査します(基になるディストリビューションについて)。
whuber

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これはあなたに興味があるかもしれません(これも参照してください)。次に、これがあります。これは、2サンプルのt検定の前に、分散の等価性の検定と正規性の検定にそれぞれ関連しています。
Glen_b-2013

「問題があることはよく知られている」と単純に言うのは、問題の性質がおそらくその人が働いている統計的フレームワークに依存するため、不十分な特異性を提供することだと私には思われます。頻度論的解釈の問題は、データの証拠的な意味を評価する方法の問題ではないかもしれません。
Michael Lew

これが問題となる簡単な例は、引用とほとんど同じ目的に役立つでしょう。
BKay 2014年

回答:


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チェーン手順に関する次の研究論文は、あなたの質問に関連しており、あなたの質問に答えるのに役立つかもしれないと思います:http : //www.multxpert.com/doc/md2011.pdf


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興味深い論文をありがとうございます。私がそれを正しく理解していれば、順序付けられた一連の仮説に対するアルファのデータ駆動型割り当てを調べます。そのような手順は、仮説のすべてのバリアントをリストに単に追加することができます(たとえば、比喩検定を使用できるという仮説と、非測量検定を使用する必要があるという証拠があるという仮説)。これはNeyman-Pearsonフレームワークでは賢明なアプローチであるはずですが、これがフィッシャーの意味でのp値の解釈の問題を解決するかどうかはわかりません。
ロブ・ホール

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@RobHall:どういたしまして!率直に言って、詳細を掘り下げることなく論文を閲覧したので、現時点では実際に価値のあるコメントをすることはできません。しかし、機会があればこの論文を復習したいと思います。ところで、これはこれに関連するかもしれないもう1つの興味深い論文です。著者は、2つのフレームワークは相補的であると見なすことができると主張しています:stat.duke.edu/courses/Spring07/sta215/Ref/Lehm1993.pdf
Aleksandr Blekh 2014年
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