p değeri istatistiksel analiztip hata oranını işaretler. Tip I hata, aslında, doğru olduğundasıfır hipotezinin reddedilmesi anlamına gelir . Boş hipotez iki grubun farklı olmadığı ( neredeyse her zaman ) bir ifadedir , ya da bazı değişkenler arasında hiçbir ilişki , ya da biz bulmak için beklediğiniz , aslında, yok başka bir ifadesi olduğunu . Yani tip 1 hata aslında , hiçbir şey olduğunda , bir şey oluyor söylüyor . Bütün bir popülasyondan sadece bir örnek olmasıfikrine dayanır . Neden P – Değerleri Birleştirme ?
Bazı durumlarda , birden fazla çalışmalaraynı fenomen üzeresiniz . Örneğin , sigara ve kanser oranları arasındakiilişkiyi inceleyen pek çok çalışma vardır . Bunların her biri p – değer sağlayacaktır . Birden fazla çalışmaları birleştirerek , size ne olup bittiğini daha kesin tahminler alabilirsiniz .
Fisher’in YöntemFikir
bağımsız çalışmalarda p-değerleri bir koleksiyon Verilen , Fisher yöntemi ilk , her bir p – değerindoğal logaritmasını almak, bunları ekleyerek daha sonra -2 her çarpılması ve etmektir . Oluşan toplamı L p – değerlerininsayısı özgürlük , 2L derecelerine sahip bir ki-kare istatistiği olarak dağıtılmaktadır . Bu tutarınp-değeri gibi Excel SAS , R ya da SPSS gibi ya da bazı bilimsel hesap makineleri istatistiksel yazılım , istatistiksel tablolar kazanılmış olabilir . P- Kombinasyon
Tehlikeleri değerler :sonuç misinterpreting
birleştirerek p – değerlerden biri tehlikesisonucu misinterpreting edilir . Bu Stephen Ziliak ve Deirdre McCloskeydediğimiz parçasıdır » İstatistiksel anlamlılık Kült . » Örnekleri birleştirerek , giderek küçük etki büyüklüğü istatistiksel olarak anlamlı olacak . Ancak, istatistiksel anlamlılık pratik önemi anlamına gelmez. Örneğin, belli bir diyet 1 ons bir ağırlık kaybına neden olduğu bulunmuştur varsayalım . Ayda . Yeterince örnek bir araya olsaydı , bu istatistiksel olarak anlamlı olurdu , ama kaç kişi böyle küçük bir etki yaratmıştır bir diyet umurumda olurdu . P – Değerleri
