У меня была беседа со статистиком в 2009 году, когда он заявил, что точное значение p не имеет значения: важно только то, является ли оно значительным или нет. Т.е. один результат не может быть более значимым, чем другой; ваши образцы, например, либо принадлежат к той же группе, либо нет.
У меня есть некоторые сомнения по этому поводу, но я, возможно, могу понять идеологию:
Порог 5% является произвольным, то есть то, что р = 0,051 не является значимым, а значение р = 0,049 не должно действительно изменить заключение вашего наблюдения или эксперимента, несмотря на то, что один результат является значимым, а другой - не значимым.
Причина, по которой я сейчас об этом говорю, заключается в том, что я готовлюсь к магистратуре в области биоинформатики, и после общения с людьми в этой области, похоже, есть решительное стремление получить точное значение p для каждого набора статистики, который они делают. Например, если они «достигают» значения p p <1,9 × 10 -12 , они хотят продемонстрировать, насколько значительным является их результат, и что этот результат является СУПЕР информативным. Эта проблема иллюстрируется такими вопросами, как: Почему я не могу получить значение p меньше, чем 2.2e-16? где они хотят записать значение, которое указывает, что только по случайности это будет НАМНОГО меньше, чем 1 на триллион. Но я вижу небольшую разницу в демонстрации того, что этот результат будет меньше 1 на триллион по сравнению с 1 на триллион.
Тогда я могу оценить, что р <0,01 показывает, что вероятность этого составляет менее 1%, тогда как р <0,001 указывает, что подобный результат еще более маловероятен, чем вышеупомянутое значение р, но если ваши выводы будут сделаны полностью другой? В конце концов, они оба являются значимыми значениями р. Единственный способ, которым я могу представить себе желание записать точное значение p, - это во время коррекции Бонферрони, когда порог изменяется из-за количества выполненных сравнений, тем самым уменьшая ошибку типа I. Но даже при этом, зачем вам показывать значение p, которое на 12 порядков меньше вашего порогового значения?
И не является ли применение поправки Бонферрони само по себе немного произвольным? В том смысле, что изначально коррекция рассматривается как очень консервативная, и поэтому существуют другие корректировки, которые можно выбрать для доступа к уровню значимости, который наблюдатель мог бы использовать для их множественных сравнений. Но из-за этого не та точка, в которой что-то становится существенным, существенно изменчива в зависимости от того, какую статистику хочет использовать исследователь. Должна ли статистика быть настолько открытой для интерпретации?
В заключение, разве статистика не должна быть менее субъективной (хотя я полагаю, что ее субъективность является следствием многомерной системы), но в конечном итоге я хочу получить некоторые пояснения: может ли что-то быть более значительным, чем что-то еще? И будет ли p <0,001 достаточным для попытки записать точное значение p?