cohen统计显著性剖析

时间:2021-10-28 12:54:39
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更新时间:2021-10-28 12:54:39

Cohen

近年来,对零假设显著性检验的批评不断,本文就是统计大牛Cohen对于围绕显著性检验的使用过程中的一些误区的解读,以及该如何更加谨慎的使用统计方法而写的文章。 Cohen描述的NHST的逻辑为:如果零假设是正确的,那么这样的结果是很不可能的(比如0.05);而这样的结果已经出现了,因此零假设是很不可能是正确的。但是Cohen在文章中也有一些问题,比如其例子H0:被试是正常人,H1:被试是精神病人中,首先,对总体而言,很难一个个去判定个体是正常人还是精神病人;另外,样本无论是满足零假设还是备择假设,都应该是来自于一个总体,因此零假设和备择假设不可能同时为真;在零假设为真的情况下,得不到抽样分布的信息。


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