믿을 수 없는 통계 진술 #2 설명: 통계적 중요성 대 실용적인 중요성우리는 모두 누군가가 "옳지 않은" 말을 하는 것을 들었습니다. 도전할 만큼 중요하지 않거나 말하는 사람과 갈등을 일으키고 싶지 않기 때문에 때때로 그냥 내버려 둡니다.
이것은 두 번째 "믿을 수 없는 통계" 블로그 시리즈입니다. 일반적으로 작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저 통계 관련 질문을 게시합니다. JMP 커뮤니티 토론 실. 커뮤니티 사용자는 회신을 권장합니다. 약 1주일 후, 이와 같은 블로그 게시물에서 진술의 잘못된 점에 대한 제 의견을 제시합니다.
다음은 현재까지의 토론 주제 및 블로그 게시물의 표입니다. 각 토론 게시물에 답글을 달아주신(및/또는 블로그에 댓글을 추가해 주신 분들께 감사드립니다!)
토론 스레드 주제 블로그 게시물 토론에 응답한 사람(또는 블로그에 댓글을 남긴 사람) #1: p-값의 잘못된 해석 p-값을 잘못 해석하는 위험 @dale_lehman , @P_바텔 , @statman , @ih , @Georg , @brady_brady #2: 통계적 유의성에 대한 지나친 강조 이 블로그 게시물 @P_바텔 , , 크레이지_헤일즈 , @ih , #3: 측정 보고 곧! 토론 공간에 의견을 게시하십시오. 또한 자신의 믿을 수 없는 통계 진술을 자유롭게 기여하십시오!그럼 제가 게시한 두 번째 신랄한 발언을 살펴보겠습니다...
Cringeworth #2에 대한 나의 견해우리의 시나리오에서 생산 공정에서 수율이 떨어진 이유를 결정하기 위한 연구가 수행되었다는 것을 상기하십시오. 두 공급업체의 하위 조립품 간의 차이점을 연구하기 위해 t-검정을 수행했습니다. 실제로 t-검정은 매우 낮은 p-값을 보여 두 공급업체의 부품 평균 차이에 대한 높은 신뢰도를 제공했습니다.
팀 관리자는 p-값이 작다는 사실에 뛰어들고 싶었습니다. 그는 두 모집단 평균이 다른 이유에 대한 연구를 즉시 시작하고 싶었습니다. (아마도 그는 이러한 벤더들 사이의 차이가 한때 문제를 일으켰던 과거의 경험에 이끌렸을 것입니다.) 그러나 관리자는 그 차이가 "실제로 중요한" 것인지에 대해 언급하지 않았습니다.
내 경험에 따르면 사람들은 종종 "통계적 중요성"과 "실용적 중요성"을 혼동합니다.
통계적 유의성은 단순히 어느 정도 신뢰 수준에서 두 모집단의 평균 차이를 감지할 수 있다는 수학적 진술입니다. 이것은 좋은 일이지만 그 차이가 우리에게 중요한지 여부에 대해서는 아무 말도 하지 않습니다. 실질적인 중요성은 판단, 경험 및 지혜를 기반으로 합니다. 아마도 통계 테스트에서 두 처리 간의 0.1 단위 차이를 감지할 수 있습니다. 0.1의 차이가 애플리케이션에 중요합니까? 그렇지 않다면 아마도 이 차이의 원인을 찾는 데 리소스를 할애하는 것이 낮은 수율로 이어질 수 있는 다른 소스를 찾는 데 더 잘 쓰일 것입니다.'중요성'이라는 용어가 영어로 '중요성'으로 해석될 수 있다는 것은 불행한 일인지도 모릅니다. 나는 의미보다 사용하기에 더 좋은 단어를 모르지만 어떤 사람들에게는 오해의 소지가 있습니다.
이 이야기의 교훈: 통계적 분석 결과를 해석할 때 통계적 유의성과 실제적 중요성의 차이를 반드시 이해하십시오!
자, 어서 오세요. 신랄한 토론 #3 !
"통계적으로 유의미하다! 우리는 문제에 자원을 투입해야 합니다!"
이 말이 당신을 찡하게 만드나요? 두 번째 토론 주제에 대한 요약에서 이것이 왜 말도 안 되는 발언이라고 생각하는지 살펴보십시오.
해석학Re: 믿을 수 없는 통계 진술 #2 설명: 통계적 중요성 대 실용적인 중요성
나는 통계적으로 유의미한 대 실제 중요성에 대한 설명을 즐기려는 많은 사람들을 알고 있습니다.몇 년 전 FDA는 당신의 지혜를 공유하지 않았고 BLA의 전체 섹션을 다시 작성해야 했습니다. FDA 의견은 수정하는 데 1년이 걸렸다.
그러나 누군가는 우리가 인간의 진화적 규모에서 시간을 생각한다면 1년이 사소하다고 주장할 수 있습니다. 그래서 실질적으로 중요하지 않았나 싶습니다.
Re: 믿을 수 없는 통계 진술 #2 설명: 통계적 중요성 대 실용적인 중요성ㅋㅋ 감사합니다 @DirtyDataCoLLC !
나는 또한 에서 들었다 @Craige_Hales , 보낸 사람 이 링크 같은 토론 주제에 대해.여기에서 저자는 SS의 오해의 소지가 있는 의미 때문에 "통계적 유의성" 대신 "식별할 수 있는 차이"를 권장합니다.나에게 많은 의미가 있습니다!
Re: 믿을 수 없는 통계 진술 #2 설명: 통계적 중요성 대 실용적인 중요성나는 지금 눈에 띄는 차이와 실용적인 중요성을 사용하고 있습니다. 기분이 좋아진다. 바라건대, 다른 사람들이 따를 것입니다. 당신이 맞습니다. 이것은 영어 문제. 중요하다, 중요하다, 중요하다, 중요하다, 중요하다, 중요하다, 심각하다, 중요하다의 동의어입니다. 따라서 용어의 오용은 의미가 있습니다.
인구의 상당한 비율이 보다 적절한 표현, 발화, 용어 또는 단어를 사용하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
저는 말을 잘 못해요. 숫자를 붙이겠습니다. 마지막 문장을 쓰는 데 너무 오래 걸렸다. 나는 옳은 것을 선택할 수 없었다 표현, 발화, 용어 또는 단어. 그래서 모두 사용했습니다.
다시 한 번 감사합니다. @제리피쉬 ,
롭
