Вероятность для диссертационного исследования Опции

[Zhenya]

Скажите, пожалуйста, уместно ли в диссертационной работе приводить вероятность ошибки по кэффициенту Стъюдента P<0,1, P<0,2. Как трактуется такой результат, достоверны ли изменения и как посчитать такую вероятность, если число степеней свободы больше табличных данных?

[Игорь]

Чем меньше P-значение, тем сильнее (весомее) доводы (свидетельства, доказательства) против Hо. Тем больше сомнение в Ho. Однако P-значение не является прямой (непосредственной) мерой таких доказательств.

А что является такой мерой?

Многие исследователи (авторы) имеют дурную привычку обращать внимание исключительно на Р-значение, игнорируя клиническую (практическую) ценность (важность) полученных ими данных.

На русском языке нет современных книг по статистическому анализу медицинских данных, подобных изданным в последние годы за рубежом. К сожалению. Подробности см. практически во всех темах настоящего форума. При наличии таких изданий нам не о чем тут было бы говорить. Отсюда и привычка не читать толковых источников - по причине отсутствия оных.

Именно поэтому нам нужна Бейзовская (Бейзианская) методология. В подавляющем большинстве реальных ситуаций мы не располагаем какой-либо информацией об априорных вероятностях нулевой и альтернативной гипотез.

Противоречие! Разве Байесовская методология не опирается на некоторую априорную информацию?

При таком предположении для искомой апостериорной вероятности Hо удается оценить лишь ее нижнюю границу.

А вот тут уместно дать подробный алгоритм расчета этой самой нижней границы. Просим!

Нет-нет, этого недостаточно:

Бейзианцы научились КАЛИБРОВАТЬ Р-значение, т.е. вычислять НИЖНЮЮ границу для Р(Но|D) - для вероятности Но при условии получения наблюдаемых данных.

Для Р=0,05 Р(Но|D)>0,5; для Р=0,01 Р(Но|D)>0,1 и для Р=0,001 Р(Но|D)>0,02.

Научились. Мы тоже хотим научиться. Как из P-значения и, возможно, каких-то еще параметров получить нижнюю границу?

Мое мнение таково:
Если наблюдаемое P-значение получается в диапазоне от 0,05 до 0,01, то мало надежды, что этот результат воспроизведется при последующих повторениях опыта.

Если P-значение получается [неважно каким], логично ожидать того же P-значения и в последующих опытах. Нет?