【即将复试的同学来看看】什么是p？

胡菠萝油 发表于 14-3-7 22:57
既然不包含二类错误，那就可以直接说结论错误的概率小于5%吧？

逻辑反了~是你要解释p，所以你必须说明p只能是一类错误，而不能含有其他错误类型的 才是p

seeya9 发表于 14-3-7 22:56
不能包含……但是你的答案和前面的人相比，没有强调出它必须是一类错误

我是这样觉得的，“p值是一类错误概率”是统计学规定，如果要给一个不知道统计学的人介绍p值，不必要把“一类错误”这个概念强调出来，不然对方可能会更加不明所以。所以我说“我们得出的结论可能是错的”，因为这实际上就是一类错误的通俗表达。

（之前没看到你回复的后半句，所以重新编辑了一下）

胡菠萝油 发表于 14-3-7 23:02
我觉得在解释p值的时候不必提及二类错误。
因为二类错误和一类错误的前提是不一样的。二类错误的前提是 ...

不从1类2类错误的角度来说

首先，正确的描述是这样的：
如果原假设为真，则我们的实验观测到了小概率事件（0.05），所以我们拒绝原假设。
这里，0.05是“原假设为真的条件下，发生我们实际观测到的样本的概率”

和
我们观测到某个事件，并依据这个事件下了结论原假设为假的结论出错的概率是多少？
这个概率是“我们观测到这个样本的条件下，原假设为真/假的概率”

这两个概率本身是不一样的，所以你下的结论出错的概率不是0.05

qz2004 发表于 14-3-8 00:34
不从1类2类错误的角度来说

首先，正确的描述是这样的：

“这两个概率本身是不一样的，所以你下的结论出错的概率不是0.05”——p值的定义就是第一个概率呀。
我觉得这个问题讨论至此，已经变成了“请说明p值的定义为什么是一类错误？为什么不能包括二类错误？”就我的理解而言，这种基础概念的定义就是为了使用方面而设定的，更多的讨论或许意义不大。

qz2004 发表于 14-3-6 18:42
错了，第一类和第二类错误都是错误，0.05只是犯其中一种的概率

恩 是我考虑不周了
还是基础不过关%>_<%

qz2004 发表于 14-3-8 00:34
不从1类2类错误的角度来说

首先，正确的描述是这样的：

仔细把后面这两面的帖子都看了 感觉重点是要强调P的前提是可能发生一类错误，或者说，P的前提是我们做出了拒绝H0的决定。改成这样，请教是否可行：
1、我们选取了一个样本进行研究，并且事先按照一般情况假定了这个样本的可能值。（即H0)
2、但我们实际得到的数据，按照原假设推算，发生的概率比0.05还要小（即发生小概率事件）
3、在这种情况下，我们可以认为原假设是错的，这个样本与所谓的一般情况并不一样。(当然也可能确实发生了小概率的事件，样本和总体是一致的，但这个概率只有0.05.）

胡菠萝油 发表于 14-3-8 10:09
“这两个概率本身是不一样的，所以你下的结论出错的概率不是0.05”——p值的定义就是第一个概率呀。
我 ...

这两个概率是不一样的，所以如果用”结论错误“的说法的话就把这两种情况都包括进去了，既可能是第一种情况，也可能是第二种情况。你也说了p就是第一种情况，但是第二种情况（也就是不是p的情况）也被包括在这个说法之内了，所以笼统的说”结论错误“是不行的。我犯的错和你一样。

查了下资料，仔细想了下
首先是
第一类和第二类错误
第一类错误 H0成立但你认为不成立，即你拒绝了实际为真的假设
第二类错误h0不成立但你认为成立， 即你接受了实际上不成立的假设
——————————————————————————
而“推断出错的概率”的意思，和两类错误都有关系
首先这取决于你的推断是什么：

第一种情况，你认为h0不成立，即拒绝原假设的情况下
p1概率    你认为h0不成立但实际上是成立的          推断错误
1-p1概率 你认为h0不成立，实际上确实h0不成立    推断正确

第二种情况，你认为h0成立，即接受原假设的情况下
1-p2概率 你认为h0成立实际上确实成立 推断正确
p2概率 你认为h0成立，实际上不成立， 推断错误

记住，“推断错误的概率”，是已知推断，而事实未知，可能事实和推断相同也可能不同，各自有个概率。
——————————————————————
再看p值
“h0成立，那么我们得到这样的样本的概率小于0.05，于是我们拒绝原假设”
实际上
p 是 h0成立，我们做出h0不成立的推断概率
对应的另一部分
1-p 是 h0成立，我们做出h0成立的推断的概率

这样对比就一目了然了，p和p1、p2均不相等！
因为p指的是 已知事实（假设h0成立），样本未知（等同于推断未知），给出拒绝和不拒绝两种可能，各自有个概率。
————————————————————————————
所以简单的说
“p值是指我做了一个假设，根据样本做了推断，推断出错的概率是0.05”
的描述是绝对有问题的
——————————————————————————————

@ lssj815
@ 胡菠萝油

qz2004 发表于 14-3-8 22:48
查了下资料，仔细想了下
首先是
第一类和第二类错误

学长你的意思我应该是明白了，其实也就是说，p和结论是否错误的概率是不一样的，因为结论错误的概率是P（A|B），而P是P（B|A），对吧？
但是讨论到这里 我觉得还是有一点疑问和一点悬而未决
疑问是：在张厚粲老师的教材里，对于一类错误的概率是这样说的：“阿尔法（p）是拒绝H0时犯错误的概率，这时前提是H0为真”。但依照P（A|B）来考虑，我们实际实验的时候都是不知道事实、只能以结果来推断事实的，那么H0为真也就无从考证，这样子的话一类错误还能用来解释实验结果么？
悬而未决的是：貌似seeya9学长提出的问题还没解决啊……之前的回答无论正确与否 似乎从第二页开始就只是努力地把P合理嵌套进三句话里 而不是用三句话来解释P了……

P.S.学长这个论坛是没有@系统的，你@我和胡菠萝油我们也不会收到通知的说

lssj815 发表于 14-3-9 01:09
学长你的意思我应该是明白了，其实也就是说，p和结论是否错误的概率是不一样的，因为结论错误的概率是P（ ...

P(A|B)和P(B|A)的总结一针见血，我明白你的意思了:-)
对于你提出的悬而未决，我想只需把我们原来的表述中的“结论"更精确地表述为”差异显著”或是"处理具有显著的效果"等说法即可。
而对于你提出的第一个问题，就我的理解而言，本质上是：为什么我们只强调一类错误的概率？既然H0也有可能是错的，为什么我们不进一步讨论一类错误和二类错误可能性的总和？（如果误解了你的原意，还请留言指正~）
对于这个问题，我的看法是：因为每一次推论只可能得出一个结论（差异显著/差异不显著，二者择其一），所以结论只可能对应一种错误（一类错误/二类错误，二者择其一）。于是，在计算结果差异显著的情况下，我们只需关注一类错误的概率（p值）即可；没有必要再去考虑二类错误概率，因为二类错误的前提是“计算结果差异不显著”，已经不可能存在二类错误。在计算结果差异不显著的情况下，则相应反之。
综上，在一次具体的计算中，不会出现一类错误和二类错误同时存在的情况，所以也不需要从H0真伪的角度出发分别讨论两种情况。我们所需做的，只是从计算结果的角度出发，核查这个结果的前提是否足够牢靠而已。