p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

Hasonló dokumentumok
p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

3. Az indukció szerepe

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

Hipotézis vizsgálatok

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Normális eloszlás tesztje

A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

A legfontosabb félreértések a p-érték kapcsán

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Szocio- lingvisztikai alapismeretek

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Hipotézis vizsgálatok

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

Kísérlettervezés alapfogalmak

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Az empirikus orvosi kutatások alapgondolata és a kauzalitás

Bevezetés az SPSS program használatába

Probabilisztikus modellek V: Struktúra tanulás. Nagy Dávid

Az államvizsga dolgozat tartalmi követelményei

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Pár történeti megjegyzés

Matematika III. 9. Statisztikai hipotézisek Prof. Dr. Závoti, József

Bizonytalan tudás kezelése

Vadbiológiai kutatási módszerek

Pár történeti megjegyzés

Szociolingvisztikai. alapismeretek

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

- Az óvodáskori gyermeki intelligenciák mozgósításánakfeltárásának

GONDOLKODÁS ÉS NYELV

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés

A statisztikai próbák gondolatvilága

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Kísérlettervezés alapfogalmak

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább

Az új érettségi rendszer bevezetésének tapasztalatai

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

Probabilisztikus modellek II: Inferencia. Nagy Dávid

Correlation & Linear Regression in SPSS

A kvantitatív kutatás folyamata

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Módszertani dilemmák a statisztikában 40 éve alakult a Jövőkutatási Bizottság

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Ismétlı áttekintés. Statisztika II., 1. alkalom

kritikus érték(ek) (critical value).

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

18. modul: STATISZTIKA

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Miért téves az antropikus elv a kozmológiában?

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1

Metaanalízisek. Ferenci Tamás május 16. Ferenci Tamás Metaanalízisek május 16.

Egy régi probléma újra előtérben: a nullhipotézis szignifikancia-teszt téves gyakorlata

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

3. A személyközi problémák megoldásának mérése

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Ökonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

A TÁRSADALOM KULTURÁLIS HATÁSAI A KKV VEZETŐK GONDOLKODÁSI ÉS VISELKEDÉSI MINTÁZATÁRA

Bevezetés a statisztikai hipotézisvizsgálatba

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Least Squares becslés

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Megfigyeléses vizsgálatok

Mintavételes átvételi ellenőrzés

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Logisztikus regresszió október 27.

Matematikai statisztikai elemzések 4.

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Matematikai statisztikai elemzések 4.

Megjelent: Magyar Földrajzi Konferencia tudományos közleményei (CD), Szeged, 2001

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

SZAK MA AKTUALITÁSOK, KÖZÉLET, VITA SZAK-MA. Beszámoló a Módszeresen című rendezvénysorozatról. Bevezető

Átírás:

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. május 16. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 1 / 9

Következtetéselmélet A megfigyelt világ és a tudásunk összekapcsolása Deduktív következtetés: kiindulunk egy hipotézisből (amit a tudásunk alapján fogalmaztunk meg), és ebből következtetünk arra, hogy mit fogunk látni a világban Objektív (abban az értelemben, hogy mindig igaz, ha a kiinduló hipotézis igaz volt) Nem alkalmazható tudásunk bővítésére Induktív következtetés: az alapján, hogy mit látunk a világban, következtetünk arra, hogy mely hipotézis lehet igaz A bizonyíték fogalma Új tudásra tudunk szert tenni Ám ez soha nem tud biztos lenni Számos kísérlet ennek feloldására (pl. Popper és a falszifikáció megspórolható az indukció; ezt valósítja meg a hipotézisvizsgálat is, mindkét iskola) Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 2 / 9

Statisztikai következtetéselmélet Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 3 / 9

Orvosi következtetéselmélet Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 4 / 9

Két iskola ütközése: R. A. Fisher p-érték: measure of evidence Mégpedig egyetlen hipotézisre vonatkozóan (tehát nincs ellenhipotézis) Egyetlen kísérletből akarunk dolgozni (nincs képzeletbeli ismételt mintavétel ) Nem akarunk külső információt felhasználni (nincs prior valószínűség) Nem hibavalószínűség Hogyan is lehetne valószínűség ahhoz több kísérletet kellene, legalább képzeletben, tekintenünk (ahogy annak a kijelentésnek, hogy ez az érme 40% valószínűséggel ad fejet is csak úgy van értelme, ha többször feldobhatjuk ez a valószínűség frekvencionista értelmezése) Inkább informális index, esetleg az a szabály, de ez sem mechanikusan, hogy adott p alatt elutasítunk: significance testing (nem hypothesis testing!) Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 5 / 9

Két iskola ütközése: J. Neyman és E. Pearson Döntés: hibavalószínűség Két hipotézis között döntünk Kísérletek sorát tételezzük fel...... és a célunk, hogy hosszú távon biztosítsunk adott első- és másodfajú hibaarányt Egy adott, konkrét hipotézisről úgysem dönthető el, hogy mennyire igaz, a kérdés csak hosszú távon értelmezhető Informális, szubjektív index helyett objektív, döntési szempontú ( viselkedés, nem következtetés ) megközelítés Elfogadási és elutasítási tartomány, mindegy hogy azon belül hová esik az empirikus tesztstatisztika (nincs bizonyíték-erősség) A határt eredetileg még úgy gondolták, hogy a kétféle hiba súlya alapján határozzák meg a kutatók Hypothesis testing (nem significance testing ) Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 6 / 9

A két iskola inkonzisztenciája Döntési határ van (és mindegy, hogy hová esik az empirikus tesztstatisztika) vagy nincs határ, és egy folytonos mértékünk van a bizonyíték erősségére? Az érdekel minket, hogy az adott gyanúsított ártatlan-e, vagy az, hogy hosszú távon csak kevés ártatlant küldünk börtönbe? A legfontosabb baj: nem lehet egyszerre beállítani a hosszútávú hibavalószínűséget és egyúttal az egyedi eredmény bizonyítőerejéről is nyilatkozni! A jelenlegi orvosi statisztikai gyakorlat azért keveri össze teljesen inkonzisztensen a kettőt, hogy megteremtse ennek az illúzióját Goodman SN. p values, hypothesis tests, and likelihood: implications for epidemiology of a neglected historical debate. Am J Epidemiol. 1993 Mar 1;137(5):485-96; discussion 497-501. Gigerenzer G. The superego, the ego, and the id in statistical reasoning. In: A handbook for data analysis in the behavioral sciences: Methodological issues. 1993:311-339. Lehmann EL. The Fisher, Neyman-Peerson Theories of Testing Hypotheses: One Theory or Two?. In: Selected Works of EL Lehmann. 2012:201-208. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 7 / 9

A kompromisszum elkerülésének illúziója Úgy tűnhet, hogy a p-érték is egyfajta hibavalószínűség 15. legjobb vagyok az évfolyamban Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 8 / 9

A kompromisszum elkerülésének illúziója Hosszútáv vs. rövidtáv Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május 16. 9 / 9