Reconnecting <i>p</i> -Value and Posterior Probability Under One- and Two-Sided Tests
Notice bibliographique
Résumé
As a convention, p-value is often computed in frequentist hypothesis testing and compared with the nominal significance level of 0.05 to determine whether or not to reject the null hypothesis. The smaller the p-value, the more significant the statistical test. Under noninformative prior distributions, we establish the equivalence relationship between the p-value and Bayesian posterior probability of the null hypothesis for one-sided tests and, more importantly, the equivalence between the p-value and a transformation of posterior probabilities of the hypotheses for two-sided tests. For two-sided hypothesis tests with a point null, we recast the problem as a combination of two one-sided hypotheses along the opposite directions and establish the notion of a “two-sided posterior probability,” which reconnects with the (two-sided) p-value. In contrast to the common belief, such an equivalence relationship renders p-value an explicit interpretation of how strong the data support the null. Extensive simulation studies are conducted to demonstrate the equivalence relationship between the p-value and Bayesian posterior probability. Contrary to broad criticisms on the use of p-value in evidence-based studies, we justify its utility and reclaim its importance from the Bayesian perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,171 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,041 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».