testare il valore p contro il livello alfa nel test tCIAO,
Sto facendo dei compiti per una lezione di statistiche ed eseguo un t-test a diversi livelli alfa.
Per alpha = 0.05 Prob > |t| 0,0416 diventa rosso, cosa che mi aspettavo perché è inferiore al valore alfa.
Quando ho cambiato alfa in 0,0056 è rimasto lo stesso valore e il colore è rimasto rosso. Non dovrebbe diventare nero come valore di 0,0416 > 0,0056 (il livello alfa impostato). Oppure sto interpretando Prob > |t| in modo errato?
?
Grazie
Ole
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tMolte grazie a entrambi.
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tL'approccio di Jim è migliore!
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tIl valore p visualizzato utilizza la formattazione condizionale del valore p.Questo formato condizionale è impostato globalmente nelle preferenze di JMP per i report e per impostazione predefinita è impostato su <.05 impostato su Rosso. Le condizioni sono modificabili dall'utente e, se modificate durante la visualizzazione della piattaforma Oneway, la visualizzazione verrà modificata immediatamente alla chiusura della finestra Preferenze.Nell'immagine qui sotto, mostra che ho cambiato la formattazione condizionale PValue in impostazioni diverse.Qui colorerò solo i valori <.02 in rosso. E ho aggiunto un'altra condizione che controlla qualsiasi valore trovato che ha un valore >= .1 sarà verde.Non vedi queste impostazioni poiché è possibile visualizzare solo una condizione alla volta.Tuttavia, nell'analisi Oneway sul lato destro dell'immagine, puoi vedere che solo il valore p inferiore a 0,2 è rosso e un valore p maggiore di 0,1 è verde.
Spero che questo risolva il problema.
A proposito, penso che sarebbe bello se la formattazione potesse seguire l'impostazione Confidence (alfa).Devi aggiungerlo alla lista dei desideri di JMP
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tPuoi farlo in modo interattivo:
Fare doppio clic sul valore p. Vedrai una finestra di dialogo che dice che il formato è PValue. Vedrai anche che l'evidenziazione condizionale è PValue. Fare clic su uno di questi per visualizzare un menu a discesa dei vari formati o delle opzioni di evidenziazione condizionale. L'ultimo è Personalizzato o Aggiungi nuovo. Scegli quelli e definisci come vuoi.
Puoi farlo anche tramite script. I dettagli si trovano nella sezione "Creazione di funzioni, trasformazioni e formati personalizzati" della documentazione della Guida allo scripting.
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tCiao Dan,
Grazie per la risposta rapida.
Una domanda di follow-up: ci sono molti script coinvolti per cambiare il colore in base al livello alfa utilizzato? Se è semplice, aggiornerei il mio script di conseguenza in modo che l'insegnante non possa dirmi che R è una soluzione più potente (come lo ha raccomandato ...).
Altrimenti utilizzo un grafico di tendenza che confronta i diversi |t| valori per variabile rispetto ai 2 diversi livelli alfa (con/e senza correzione Bonferroni) come linee di riferimento y.
Grazie
Ole
Ri: testare il valore p rispetto al livello alfa nel test tIl valore p viene calcolato indipendentemente dal tuo livello alfa. Non cambierà, non importa quante volte eseguirai il test. Questa è la bellezza del valore p. Porta a una regola decisionale diretta: se il valore p è inferiore all'alfa, rifiuta l'ipotesi nulla. Il livello alfa è "nella tua testa", il che significa che è la soglia che stabilisci TU. A JMP non interessa davvero cosa sia, ma JMP ti fornirà le informazioni necessarie per prendere la tua decisione.
Il cambiamento del colore (e l'aggiunta di un asterisco) del valore p è un problema diverso. Questa è solo una formattazione del valore p fornito da JMP. Quella formattazione è codificata per alfa = 0,05 (il tipico valore alfa usato dalla maggior parte delle persone). Se stai usando un alfa diverso, la formattazione non sarà corretta. Ma la regola decisionale che ho menzionato sopra sarà sempre corretta.
Si noti che ci sono modi in JMP per modificare la formattazione utilizzata per i valori p, ma ciò va oltre lo scopo di questo post.
