Rozważania o p-value

• Authors: Trzpiot Grażyna

Title variants

EN

A note of the p-value

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Celem artykułu jest przybliżenie problemów związanych z powszechnym wykorzystywaniem oprogramowania statystycznego i interpretowaniem wyników badań. Badania prowadzone w naukach ekonomicznych różnią się założeniami i celem od analiz prowadzonych w naukach medycznych czy w naukach społecznych. Wykorzystujemy podobne metody badawcze, choć nie zawsze widzimy zasadnicze różne w podejściu do wykorzystywanych modeli statystycznych, zwłaszcza w warstwie spełnienia założeń o rozkładach zmiennych losowych. Poszukujemy szybkich i pewnych interpretacji wyników, co rodzi zagrożenia dla całości prowadzonych badań.

EN

The aim of this article is to present the problems associated with the commone use of statistical software and interpreting test results. Research in economics vary the spirit and purpose of research in the medical sciences and the social sciences. We use similar research methods, though not always see different fundamental approach to the used statistical models, especially in a layer to meet the assumptions of distributions of random variables. We are looking for fast and reliable interpretation of the results which poses a threat to the entire research.

Keywords

PL

Błąd I rodzaju; Błąd II rodzaju; P-value

EN

P-value; Type I error; Type II error

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2016
• Volume: 304
• Pages: 58-67

Contributors

author

Trzpiot Grażyna

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Informatyki i Komunikacji. Katedra Demografii i Statystyki Ekonomicznej

References

• American Statistical Association (2010), ASA Statement on Risk-Limiting Post Election Audits, http://www.amstat.org/policy/pdfs/Risk-Limiting_Endorsement.pdf (dostęp: 20.04.2016).
• Douglas L. (2012), The Importance of “Big Data”: A Definition, Gartner, https://www.gartner.com/doc/2057415/importance-big-data-definition (dostęp: 21.06.2012).
• Gelman A., Loken E. (2014), The Statistical Crisis in Science, “American Scientist”, No. 102, http://www.americanscientist.org/issues/feature/2014/6/thestatistical-crisis-in-science (dostęp: 20.04.2016).
• Glass G.V. (1976), Primary Secondary and Meta-Analysis of Research, “Educational Researcher”, No. 5, s. 3-8.
• Johnson V.E. (2013), Uniformly Most Powerful Bayesian Tests, “Annals of Statistics”, No. 41, s. 1716-1741.
• Leek J. (2014), On the Scalability of Statistical Procedures: Why the p-value Bashers Just Don’t Get It, “Simply Statistics Blog”, http://simplystatistics.org/2014/02/14/on-thescalability-of-statistical-procedures-why-the-p-value-bashers-just-dont-get-it/ (dostęp: 20.04.2016).
• Morganstein D., Wasserstein R. (2014), ASA Statement on Value-Added Models, “Statistics and Public Policy”, No. 1, s. 108-110, http://amstat.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2330443X.2014.956906 (dostęp: 20.04.2016).
• Nuzzo R. (2014), Scientific Method: Statistical Errors, “Nature”, No. 506, s. 150-152, http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700 (dostęp: 20.04.2016).
• Peng R. (2015), The Reproducibility Crisis in Science: A Statistical Counterattack, “Significance”, No. 12(3), s. 30-32.
• Phys.org – Science News Wire (2013), The Problem with-values: How Significant Are They, Really? http://phys.org/wire-news/145707973/the-problem-with-p-valueshowsignificant-are-they-really.html (dostęp: 20.04.2016).
• Siegfried T. (2010), Odds Are, It’s Wrong: Science Fails to Face the Shortcomings of Statistics, “ScienceNews”, Vol. 177, No. 26, https://www.sciencenews.org/article/odds-are-its-wrong (dostęp: 20.04.2016).
• Siegfried T. (2014), To Make Science Better, Watch Out for Statistical Flaws, “ScienceNews”, https://www.sciencenews.org/blog/context/make-science-betterwatch-out-statisticalflaws (dostęp: 20.04.2016).
• Sokołowski A. (2004), O niewłaściwym stosowaniu metod statystycznych, StatSoft Polska, Kraków.
• Trafimow D., Marks M. (2015), Editorial, “Basic and Applied Social Psychology”, Vol. 37, Issue 1, s. 1-2.
• Wasserstein R.L., Lazar N.A. (2016), The ASA’s Statement on p-values: Context, Process and Purpose, “The American Statistician” [online], http://dx.doi.org/10.1080/00031305.2016.1154108.

Identifiers

ISSN

2083-8611