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非参数检验的极低p值
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<p>我使用Python的非参数测试来检查两个样本是否与从相同的底层父种群中提取的样本一致:<code>scipy.stats.ks_2samp</code>(两个样本Kolmogorov-Smirnov)、<code>scipy.stats.anderson_ksamp</code>(k个样本的Anderson-Darling)和{<cd3>}(Mann-Whitney-Wilcoxon针对2个样本)。我的显著性阈值是p=0.01。在</p> <p>如果这三个测试返回非常低的p值(有时像10^-30或更低),那么我需要担心scipy函数出了什么问题吗?这些小得离谱的p值可靠吗?我能否只报告p<;<;0.01(p远低于我的阈值)?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>好吧,你已经碰到了显著性检验的一个众所周知的特性,那就是当样本量无限制地增加时,p值通常会变为零。如果零假设是错误的(这通常可以通过先验建立),那么只要增加样本量,就可以得到尽可能小的p值。在</p> <p>我的建议是想一想这些分布的差异在实际中有什么不同。试着用实际(美元)或抽象的成本来量化它。然后设计一个测量方法。在</p>
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