"Liberale" p-Werte?

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Meine Frage ist eher semantisch. Wenn eine Methode routinemäßig hohe p-Werte erzeugt, spricht man von konservativ. Würden Sie das Gegenteil nennen, dh eine Methode mit einer hohen liberalen Typ-II-Fehlerrate?

hypothesis-testing statistical-significance p-value terminology type-i-and-ii-errors JonJup
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Auf keinen Fall, schon allein deshalb, weil der Begriff so vage ist, dass er bedeutungslos ist. (Ich würde auch nicht "konservativ" verwenden, ohne vorher zu erklären, was ich meinte.)
whuber
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Ein Verfahren kann konservativ sein, ohne routinemäßig hohe p-Werte zu erzeugen. Wenn die Null niemals wahr ist und Sie niemals kleine Stichproben nehmen, können die p-Werte routinemäßig niedrig sein, aber die Methode kann immer noch konservativ sein. Das Gegenteil wird manchmal als "antikonservativ" bezeichnet
Glen_b
Die kumulative Wahrscheinlichkeit, einen p-Wert von p0 zu erhalten, ist per Definition p0 (für den kontinuierlichen Fall). Jede Methode hat die gleiche Chance, hohe p-Werte zu erzeugen wie jede andere Methode.
Akkumulation
Der Begriff p-Wert richtet bereits genug Schaden an, wenn es Konzepte wie "konservative p-Werte" gibt. P-Werte werden viel zu "liberal" verwendet, was zu allen Arten von Praktiken, Schlussfolgerungen und Entscheidungen führt, die sie nicht sollten. Der p-Wert ist eine Faustregel für die Entfernung. Wenn wir eine Hypothese in Frage stellen wollen, ist es gut, „konservativ“ zu sein (es lässt uns weiter und besser aussehen). Ich sehe keine Verwendung von 'liberalen' (zu niedrigen) Schätzungen von p-Werten, es sei denn, wir glauben tatsächlich (a priori), dass es gut ist, die Hypothese abzulehnen und nach Macht zu streben (was man mit liberal nicht unbedingt bekommt).
Sextus Empiricus
Wie wäre es mit neurotisch für eine Methode, die weiterhin hohe p-Werte produziert
Aksakal

Antworten:

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Laut dieser Homepage ist es üblich, diese Terminologie zu verwenden.

Konservativ in der Statistik hat die gleiche allgemeine Bedeutung wie in anderen Bereichen: Vermeidung von Übermaß durch Fehler auf der Seite der Vorsicht. In der Statistik bezieht sich „konservativ“ speziell auf Vorsicht bei Hypothesentests, Testergebnissen oder Konfidenzintervallen. Konservative Berichterstattung bedeutet, dass Sie weniger wahrscheinlich falsche Informationen preisgeben.

die in folgendem Sinne angegeben werden kann:

Ein konservativer Test hält die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, immer deutlich unter dem Signifikanzniveau. Angenommen, Sie führen einen Hypothesentest durch, bei dem Sie den Alpha-Wert auf 5% festlegen. Das bedeutet, dass der Test (fälschlicherweise) 1 von 20 Mal ein signifikantes Ergebnis liefert. Dies wird als Typ I-Fehlerrate bezeichnet. Ein konservativer Test würde die Typ I-Fehlerrate immer auf einem Niveau kontrollieren, das viel kleiner als 5% ist, was bedeutet, dass Ihre Wahrscheinlichkeit, etwas falsch zu machen, deutlich unter 5% (vielleicht 2%) liegt. *

Ich empfehle Ihnen jedoch, andere Terminologien zu verwenden, z. B. die Definition von Macht. Wenn ein Hypothesentest in Ihrer Terminologie "liberal" ist, hat er mehr Macht. Wenn ein Hypothesentest in Ihrer Terminologie "konservativ" ist, hat er weniger Leistung. Nach meiner Erfahrung wird der Begriff "eine liberale Hypothese" in der Praxis kaum verwendet und klingt für Ihr Publikum möglicherweise ungewöhnlich, selbst wenn Ihr Publikum aus Statistikern besteht.

Im folgenden Absatz erkläre ich, warum "konservativ" und "liberal" nicht immer der genaue Unterschied in der Politik sind. Daher empfehle ich, Liberal nicht als konservativ in der Statistik zu verwenden. Fühlen Sie sich frei, diesen Teil zu ignorieren, wenn es Ihnen nicht hilft

Beachten Sie, dass liberal auch in der Politikwissenschaft nicht unbedingt das Gegenteil von konservativ ist. In den USA werden linke Politiker wie Bernie Sanders als Liberale bezeichnet, aber in vielen Teilen Europas, z. B. in Deutschland, den Niederlanden und Dänemark, ist dies anders. In der deutschen Politik wird Liberalismus hauptsächlich als Maximum politischer Freiheit verstanden, insbesondere in der Wirtschaft. Die Deutsche Liberale Partei (FDP) ist in vielen Fragen eher rechts als sozialistisch, obwohl sie Themen wie LGBT-Rechte und die Legalisierung von Cannabis befürwortet. Einige Deutsche denken vielleicht an das, was in den USA als libertär bezeichnet wird, wenn Sie von "liberaler Politik" sprechen. In Dänemark und den Niederlanden ist es noch komplizierter. Sie haben zwei große Parteien, die sich als liberal betrachten: In den Niederlanden "VVD" und "D66"; In Dänemark die "Vestre" und die "Radicale Vestre". Während "VVD" und "Vestre" eher "rechts" sind, sind "D66" und "Radicale Vestre" eher links.

Aus diesem Grund sollten Sie nicht die Terminologie "konservativer statistischer Test" und "liberaler statistischer Test" verwenden, wenn Sie mit einem globalen, internationalen Publikum sprechen.

PS: Ich hoffe, ich habe meine politische Haltung aus diesem Thema herausgehalten und es neutral erklärt.

Ferdi
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Abgesehen vom Semi-Off-Thema: " In den USA werden linke Politiker wie Bernie Sanders als Liberale bezeichnet " - dies ändert sich auch in den USA. Zumindest in bestimmten Flügeln werden "Establishment" -Demokraten als "liberal" bezeichnet, während "radikalere" / "progressive" Persönlichkeiten wie Bernie, die Demokratischen Sozialisten Amerikas usw. als "links", aber nicht als "liberal" bezeichnet werden.
Dougal
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Sie könnten wahrscheinlich auf den Abschnitt verzichten, der die politische Verwendung der Wörter "konservativ" und "liberal" beschreibt. Es war etwas ablenkend und nicht genau zum Thema.
Indigochild
"Ein konservativer Test hält die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, immer deutlich unter dem Signifikanzniveau." Das macht keinen Sinn. Die Wahrscheinlichkeit, H0 abzulehnen, ist das Signifikanzniveau.
Akkumulation
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@indigochild Ich habe meinen Beitrag in der "Kernantwort" und einem Nachtrag getrennt. Ich hoffe das macht es lesbarer.
Ferdi
@ Akkumulation. Das Ziel ist, was Sie sagen, einen Test so zu entwerfen, dass die Wahrscheinlichkeit, H0 abzulehnen, das Signifikanzniveau ist, vorausgesetzt, es ist wahr. Das ist aber nicht immer möglich. Ein "konservativer" Test ist so konzipiert, dass die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, kleiner als (oder gleich) dem Signifikanzniveau ist.
Harvey Motulsky
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Die Frage lautet: "Wenn eine Methode routinemäßig hohe p-Werte erzeugt, wird sie als konservativ bezeichnet." Wie @Acccumulation in den Kommentaren hervorhebt, hat ein p-Wert eine genaue Definition. Man hat keine mehr oder weniger konservativen p-Werte. In der Praxis muss man manchmal einen p-Wert schätzen (z. B. unter Verwendung des Bootstraps), und ich nehme an, man könnte einen solchen Schätzer als "konservativ" beschreiben. Aber ich habe das in der Praxis nicht gesehen, und ich glaube nicht, dass es darum geht.

Obwohl ich keine Referenz zur Hand habe, erscheint es natürlich, einen Hypothesentest als konservativer als einen anderen zu bezeichnen, wenn er einen kleineren Typ-1-Fehler aufweist. Liberal im umgekehrten Sinne zu verwenden scheint möglich, obwohl ich mich nicht erinnern kann, das irgendwo gesehen zu haben.

Der Begriff "konservativ" wird häufig für Konfidenzintervalle verwendet. Ein 95% -Konfidenzintervallverfahren weist je nach dem wahren Wert des Parameters unterschiedliche Abdeckungswahrscheinlichkeiten auf. In der Intervallschätzung von Brown et al. Für einen Binomialanteil , die von zwei verschiedenen Konfidenzintervallen für eine Bernoulli-Wahrscheinlichkeit p spricht, heißt es beispielsweise: "Die Abdeckungswahrscheinlichkeit des [Agresti-Coull] -Intervalls ist für p sehr konservativ auf 0 oder 1. Im Vergleich zum Wilson-Intervall ist es konservativer, insbesondere für kleine n. " Zu sagen, dass es für p sehr nahe an 0 oder 1 konservativ ist, bedeutet, dass für p nahe 0 oder 1 die Wahrscheinlichkeit, dass das Intervall den wahren Wert von p enthält, sehr hoch ist - höher als die nominelle Abdeckung des Intervalls (sagen wir 95%) ).

DavidR
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