p< 0.05 与 p< 0.01# Biology - 生物学
G*C
1 楼
准备labor day去蒙特利尔renew h1b。请问
1. 一般要几天才能拿到签证？
2. 中间等待过程一定要上交护照？
3. 如果被拒或check，只能回国等？
1. 一般要几天才能拿到签证？
2. 中间等待过程一定要上交护照？
3. 如果被拒或check，只能回国等？
s*u
2 楼
如果set p < 0.05 as significant difference. 那么p < 0.05 和 < 0.01有区别么？
好像听说这两个没有区别。
好像听说这两个没有区别。
u*8
3 楼
最好不要去枫叶国续签h1b，貌似被check很麻烦的
o*y
4 楼
the lowest probability gives much stronger evidence for rejecting the
hypothesis.
Sometimes, depending on the hypothesis being tested, a researcher may
decide that the “less than 5%” significance level is too risky.
【在 s**u 的大作中提到】
: 如果set p < 0.05 as significant difference. 那么p < 0.05 和 < 0.01有区别么？
: 好像听说这两个没有区别。
hypothesis.
Sometimes, depending on the hypothesis being tested, a researcher may
decide that the “less than 5%” significance level is too risky.
【在 s**u 的大作中提到】
: 如果set p < 0.05 as significant difference. 那么p < 0.05 和 < 0.01有区别么？
: 好像听说这两个没有区别。
i*t
5 楼
1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
2.护照必须上交
3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
里等了一两个月
2.护照必须上交
3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
里等了一两个月
s*u
6 楼
does it mean that the one with lower P values is more significant difference
(larger difference)than the one with higher P values?
(larger difference)than the one with higher P values?
p*a
7 楼
我下礼拜要去温哥华续签H1B，在美国驻加拿大大使馆的网站上看到的是5到7个工作日
，您说温哥华是三天，请问是实际上比网站上写的时间要快吗？谢谢！
还想请问一下，我听人说如果去面试前先给大使馆发个email说自己要去签证的话，他
们会把你的资料提前调出来，这样签得就快，不只您是否知道这方面信息？谢谢！
【在 i*******t 的大作中提到】
: 1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
: 2.护照必须上交
: 3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
: 里等了一两个月
s*s
8 楼
从来没有larger difference这种说法。
P小的说明你认为他们有difference是正确的可能性更大而已。
difference
【在 s**u 的大作中提到】
: does it mean that the one with lower P values is more significant difference
: (larger difference)than the one with higher P values?
P小的说明你认为他们有difference是正确的可能性更大而已。
difference
【在 s**u 的大作中提到】
: does it mean that the one with lower P values is more significant difference
: (larger difference)than the one with higher P values?
n*n
9 楼
你说的被ｃｈｅｃｋ 可以回国，是不是：如果ｉｓｓｕｅ 了，可以在国内任何一个
美国使馆贴签证？你有类似的经历吗？ 这样就不用飞来飞去了。唉．．．
谢谢
【在 i*******t 的大作中提到】
: 1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
: 2.护照必须上交
: 3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
: 里等了一两个月
美国使馆贴签证？你有类似的经历吗？ 这样就不用飞来飞去了。唉．．．
谢谢
【在 i*******t 的大作中提到】
: 1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
: 2.护照必须上交
: 3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
: 里等了一两个月
b*r
10 楼
小于零点零一，reiewer要你做别的验证试验的可能性小些
larger difference是一种常见的误解，同意楼上
正确的说法是more significant
larger difference是一种常见的误解，同意楼上
正确的说法是more significant
G*C
11 楼
谢谢！还有一点忘了说，就是如果我去renew被check或被拒，但我原来护照上的stamp
在这段时间还没过期，我还可以用原来的visa回美国吗？还是说只要去了大使馆renew
，原来的visa就自动失效？
【在 i*******t 的大作中提到】
: 1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
: 2.护照必须上交
: 3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
: 里等了一两个月
在这段时间还没过期，我还可以用原来的visa回美国吗？还是说只要去了大使馆renew
，原来的visa就自动失效？
【在 i*******t 的大作中提到】
: 1.温哥华是3天，不知道各地是否一样
: 2.护照必须上交
: 3. 被拒只能回国了，被check可以回国，也可以在加拿大等着，以前就有朋友在卡尔加
: 里等了一两个月
M*n
12 楼
这些cutoff都是人自己定的。
不是用来比较significance的。
p越小，说明你的hypothesis被reject的可能性越小。
more significant这个说法俺觉得没啥意义。
不是用来比较significance的。
p越小，说明你的hypothesis被reject的可能性越小。
more significant这个说法俺觉得没啥意义。
s*x
13 楼
stamp
renew
我和老婆去的ottawa签，被check
回美国等了
然后过了之后去取的。第二次我老婆没去，我代取的
【在 G*******C 的大作中提到】
: 谢谢！还有一点忘了说，就是如果我去renew被check或被拒，但我原来护照上的stamp
: 在这段时间还没过期，我还可以用原来的visa回美国吗？还是说只要去了大使馆renew
: ，原来的visa就自动失效？
k*o
14 楼
p<0.01被reviewer骚扰的机会要小些
b*l
15 楼
difference 的大小是看两个样品的数学期望的差值。
而这个差值在统计意义上的可靠性，是由 p-value 来评估的，叫做statistical signi
ficance.
同一组数据，衡量不同的统计方法的 power 也是看 p-value，p-value 越小，这个统计
方法就越 powerful。
而天下没有免费的午餐。统计方法的 power 来自于更多更苛刻的 assumption，也即来
自于 a prori knowledge，所以往往越 powerful 的统计方法的适用面越窄。
而且每种统计方法，在使用时，都要检验其 assumptions 是否满足。例如，样本数目比
较小时，无法检验样本是否符合 t 分布，所以用 t-test 就不靠谱，而应使用 non-pa
rametric tests。
difference
【在 s**u 的大作中提到】
: does it mean that the one with lower P values is more significant difference
: (larger difference)than the one with higher P values?
而这个差值在统计意义上的可靠性，是由 p-value 来评估的，叫做statistical signi
ficance.
同一组数据，衡量不同的统计方法的 power 也是看 p-value，p-value 越小，这个统计
方法就越 powerful。
而天下没有免费的午餐。统计方法的 power 来自于更多更苛刻的 assumption，也即来
自于 a prori knowledge，所以往往越 powerful 的统计方法的适用面越窄。
而且每种统计方法，在使用时，都要检验其 assumptions 是否满足。例如，样本数目比
较小时，无法检验样本是否符合 t 分布，所以用 t-test 就不靠谱，而应使用 non-pa
rametric tests。
difference
【在 s**u 的大作中提到】
: does it mean that the one with lower P values is more significant difference
: (larger difference)than the one with higher P values?
m*7
16 楼
P means probability, it has nothing to do with how big the difference (
between control and treated samples) is.
Usually in my figures, I put one star (*) on top of a bracket to indicate p<
0.05, two stars (**) to indicate p<0.01.
between control and treated samples) is.
Usually in my figures, I put one star (*) on top of a bracket to indicate p<
0.05, two stars (**) to indicate p<0.01.
n*7
17 楼
想要P好看就把样本量搞大点：）
i*0
18 楼
我看过一些大牛实验室的paper都不标记什么p数值,直接标上多少倍数的差距.
M*n
19 楼
不是大牛最好不要这么做，
因为这个是大牛的previlige.
【在 i*********0 的大作中提到】
: 我看过一些大牛实验室的paper都不标记什么p数值,直接标上多少倍数的差距.
因为这个是大牛的previlige.
【在 i*********0 的大作中提到】
: 我看过一些大牛实验室的paper都不标记什么p数值,直接标上多少倍数的差距.
D*a
20 楼
其实多少倍不一眼就看出来了么，柱形图不就是干这个的
p才是一眼看不出来的吧
【在 i*********0 的大作中提到】
: 我看过一些大牛实验室的paper都不标记什么p数值,直接标上多少倍数的差距.
p才是一眼看不出来的吧
【在 i*********0 的大作中提到】
: 我看过一些大牛实验室的paper都不标记什么p数值,直接标上多少倍数的差距.
c*r
21 楼
我还见过p=0.17时说自己结果显著的，还能发在影响因子12的molecular systems
biology上，所以p值取多少与你能否自圆其说很有关系，当然一个小的p值会更有说服
力。
biology上，所以p值取多少与你能否自圆其说很有关系，当然一个小的p值会更有说服
力。
o*r
22 楼
样本大点可是花钱又费力的事情
【在 n******7 的大作中提到】
: 想要P好看就把样本量搞大点：）
【在 n******7 的大作中提到】
: 想要P好看就把样本量搞大点：）
f*r
23 楼
p不代表差异的显著程度。而是“可信度”。
换句话说应该这样解释：
掷硬币，重复次数越多，结果越接近真实数据，也就是0.5比0.5。做试验也是这样，重
复次数越多，总结果越接近真实情况。但是不可能无限重复试验以期得到真实结果（这
里说的重复，不是增加sample size n，而是多次重复整套试验，每次比较2组样本数为
n的样本）。所以要通过统计学计算来估计这一次试验的可信度。结果就有了p值。p<0.
05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。或者说
，有差异这个结论的可信度是95%以上。
至于差异到底是多大，应该比较两组的平均值，是几倍就是几倍。
合起来就是说，通过平均值，看出处理组比对照组的某项指标高了2倍（只是举例）。
那么“高2倍”这个结果的可信度是95%以上（p<0.05）。
修改一下：以上解释有误，具体参看21楼回复。
换句话说应该这样解释：
掷硬币，重复次数越多，结果越接近真实数据，也就是0.5比0.5。做试验也是这样，重
复次数越多，总结果越接近真实情况。但是不可能无限重复试验以期得到真实结果（这
里说的重复，不是增加sample size n，而是多次重复整套试验，每次比较2组样本数为
n的样本）。所以要通过统计学计算来估计这一次试验的可信度。结果就有了p值。p<0.
05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。或者说
，有差异这个结论的可信度是95%以上。
至于差异到底是多大，应该比较两组的平均值，是几倍就是几倍。
合起来就是说，通过平均值，看出处理组比对照组的某项指标高了2倍（只是举例）。
那么“高2倍”这个结果的可信度是95%以上（p<0.05）。
修改一下：以上解释有误，具体参看21楼回复。
o*r
24 楼
还是不对，p只代表H0下出现同样或更极端结果的概率。H0不成立，并不代表“高2倍”
这个结果的可信度是95%以上（p<0.05），严格来说“高两倍”这个结果的可能性基本
是0。
0.
【在 f*********r 的大作中提到】
: p不代表差异的显著程度。而是“可信度”。
: 换句话说应该这样解释：
: 掷硬币，重复次数越多，结果越接近真实数据，也就是0.5比0.5。做试验也是这样，重
: 复次数越多，总结果越接近真实情况。但是不可能无限重复试验以期得到真实结果（这
: 里说的重复，不是增加sample size n，而是多次重复整套试验，每次比较2组样本数为
: n的样本）。所以要通过统计学计算来估计这一次试验的可信度。结果就有了p值。p<0.
: 05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。或者说
: ，有差异这个结论的可信度是95%以上。
: 至于差异到底是多大，应该比较两组的平均值，是几倍就是几倍。
: 合起来就是说，通过平均值，看出处理组比对照组的某项指标高了2倍（只是举例）。
这个结果的可信度是95%以上（p<0.05），严格来说“高两倍”这个结果的可能性基本
是0。
0.
【在 f*********r 的大作中提到】
: p不代表差异的显著程度。而是“可信度”。
: 换句话说应该这样解释：
: 掷硬币，重复次数越多，结果越接近真实数据，也就是0.5比0.5。做试验也是这样，重
: 复次数越多，总结果越接近真实情况。但是不可能无限重复试验以期得到真实结果（这
: 里说的重复，不是增加sample size n，而是多次重复整套试验，每次比较2组样本数为
: n的样本）。所以要通过统计学计算来估计这一次试验的可信度。结果就有了p值。p<0.
: 05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。或者说
: ，有差异这个结论的可信度是95%以上。
: 至于差异到底是多大，应该比较两组的平均值，是几倍就是几倍。
: 合起来就是说，通过平均值，看出处理组比对照组的某项指标高了2倍（只是举例）。
y*i
25 楼
p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
y*i
26 楼
"那么“高2倍”这个结果的可信度是95%以上（p<0.05）。"
这个更不对了。pValue只说无差异的数据抽样的几率，和实际数据的倍数一点关系都
没有。当然对这个倍数不会有什么promise。
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
这个更不对了。pValue只说无差异的数据抽样的几率，和实际数据的倍数一点关系都
没有。当然对这个倍数不会有什么promise。
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
s*s
27 楼
///nod, 我刚想说他有基本概念错误，不过如果自认是bayesian就混过去了
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
f*r
28 楼
我刚才查了一下，你说得对。p是type I error的可能性。也就是假阳性的可能性（假
阳性率）。回到试验当中，就是事实上没有“2倍”差异，结果却得出了有“2倍”差异
这个错误结论的可能性是p<0.05。也可以说是这个结果不是假阳性的可信度是95%以上。
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
阳性率）。回到试验当中，就是事实上没有“2倍”差异，结果却得出了有“2倍”差异
这个错误结论的可能性是p<0.05。也可以说是这个结果不是假阳性的可信度是95%以上。
【在 y***i 的大作中提到】
: p<0.05是什么意思呢？假设你能无限重复试验，两组数据没有差异的几率在5%以下。
o*r
29 楼
FT，H0是事实上没有差异，而不是“事实上没有“2倍”差异”。。。和多少倍一点关
系都没有
上。
【在 f*********r 的大作中提到】
: 我刚才查了一下，你说得对。p是type I error的可能性。也就是假阳性的可能性（假
: 阳性率）。回到试验当中，就是事实上没有“2倍”差异，结果却得出了有“2倍”差异
: 这个错误结论的可能性是p<0.05。也可以说是这个结果不是假阳性的可信度是95%以上。
系都没有
上。
【在 f*********r 的大作中提到】
: 我刚才查了一下，你说得对。p是type I error的可能性。也就是假阳性的可能性（假
: 阳性率）。回到试验当中，就是事实上没有“2倍”差异，结果却得出了有“2倍”差异
: 这个错误结论的可能性是p<0.05。也可以说是这个结果不是假阳性的可信度是95%以上。
f*r
30 楼
我非常明白你的意思。
传统上，我们先假设H0:μ1=μ2（或者H0: μ1≥μ2，μ1≤μ2），通过我们自己的数
据得到p<0.05，于是推翻这个假设，得到μ1≠μ2（或μ1μ2）的结论，
也就是第1组和第2组不等（或者第1组小于/大于第2组）。在此过程中，并没有涉及μ1
和μ2的倍数关系。这基本上就是你的意见。我也同意你说的。
然而，在实际的研究中，我们并不满足这两组数据的不等、大于、小于的关系。而是常
常提到倍数关系。这也就是我例子中提到的2倍增高的关系。投稿的时候，p<0.05，显
著性达到了，也就过关了。审稿的一般不管p<0.05到底说的是μ1和μ2关系还是μ1和2
倍μ2的关系。几乎所有的作者都拿着p<0.05来证明μ1>2μ2。
按照正规统计学的计算，肯定是不对的。那么怎样做才是正确的？拿μ1±σ1和2μ2±
2σ2来做test么？还是用μ1±σ1和2μ2±σ2来做test？显然都是不对的。因为没人
能证明试验组和对照组的σ是什么关系。
一来审稿的自己也不懂，二来，如果真严格要求按统计学走，试验就没法做了，三来，
就算能做，多半也过不了p<0.05。所以他们也就睁一眼闭一眼。统计学不过就是走个过
场。
就象我以前说过的，他们默认1/2和1/4的平均值是1/3，默认X^2和X^4平均是X^3很久了
。拿着p<0.05来说明μ1>2μ2也不算啥。
【在 o********r 的大作中提到】
: FT，H0是事实上没有差异，而不是“事实上没有“2倍”差异”。。。和多少倍一点关
: 系都没有
:
: 上。
传统上，我们先假设H0:μ1=μ2（或者H0: μ1≥μ2，μ1≤μ2），通过我们自己的数
据得到p<0.05，于是推翻这个假设，得到μ1≠μ2（或μ1μ2）的结论，
也就是第1组和第2组不等（或者第1组小于/大于第2组）。在此过程中，并没有涉及μ1
和μ2的倍数关系。这基本上就是你的意见。我也同意你说的。
然而，在实际的研究中，我们并不满足这两组数据的不等、大于、小于的关系。而是常
常提到倍数关系。这也就是我例子中提到的2倍增高的关系。投稿的时候，p<0.05，显
著性达到了，也就过关了。审稿的一般不管p<0.05到底说的是μ1和μ2关系还是μ1和2
倍μ2的关系。几乎所有的作者都拿着p<0.05来证明μ1>2μ2。
按照正规统计学的计算，肯定是不对的。那么怎样做才是正确的？拿μ1±σ1和2μ2±
2σ2来做test么？还是用μ1±σ1和2μ2±σ2来做test？显然都是不对的。因为没人
能证明试验组和对照组的σ是什么关系。
一来审稿的自己也不懂，二来，如果真严格要求按统计学走，试验就没法做了，三来，
就算能做，多半也过不了p<0.05。所以他们也就睁一眼闭一眼。统计学不过就是走个过
场。
就象我以前说过的，他们默认1/2和1/4的平均值是1/3，默认X^2和X^4平均是X^3很久了
。拿着p<0.05来说明μ1>2μ2也不算啥。
【在 o********r 的大作中提到】
: FT，H0是事实上没有差异，而不是“事实上没有“2倍”差异”。。。和多少倍一点关
: 系都没有
:
: 上。
s*s
31 楼
谬误很多啊，不要把有些编辑不懂或者不care就认为是正确的。
什么叫做统计上没法做？两个sigma是不是一样当然可以test,
用F就行了。两个不一样就不能做test了？本科统计老师都要哭了，
这个统计第一门课t-test里面就有unpool的test, 你直接去测
H0: u1>=2u2就行了。
μ1
和2
【在 f*********r 的大作中提到】
: 我非常明白你的意思。
: 传统上，我们先假设H0:μ1=μ2（或者H0: μ1≥μ2，μ1≤μ2），通过我们自己的数
: 据得到p<0.05，于是推翻这个假设，得到μ1≠μ2（或μ1μ2）的结论，
: 也就是第1组和第2组不等（或者第1组小于/大于第2组）。在此过程中，并没有涉及μ1
: 和μ2的倍数关系。这基本上就是你的意见。我也同意你说的。
: 然而，在实际的研究中，我们并不满足这两组数据的不等、大于、小于的关系。而是常
: 常提到倍数关系。这也就是我例子中提到的2倍增高的关系。投稿的时候，p<0.05，显
: 著性达到了，也就过关了。审稿的一般不管p<0.05到底说的是μ1和μ2关系还是μ1和2
: 倍μ2的关系。几乎所有的作者都拿着p<0.05来证明μ1>2μ2。
: 按照正规统计学的计算，肯定是不对的。那么怎样做才是正确的？拿μ1±σ1和2μ2±
什么叫做统计上没法做？两个sigma是不是一样当然可以test,
用F就行了。两个不一样就不能做test了？本科统计老师都要哭了，
这个统计第一门课t-test里面就有unpool的test, 你直接去测
H0: u1>=2u2就行了。
μ1
和2
【在 f*********r 的大作中提到】
: 我非常明白你的意思。
: 传统上，我们先假设H0:μ1=μ2（或者H0: μ1≥μ2，μ1≤μ2），通过我们自己的数
: 据得到p<0.05，于是推翻这个假设，得到μ1≠μ2（或μ1μ2）的结论，
: 也就是第1组和第2组不等（或者第1组小于/大于第2组）。在此过程中，并没有涉及μ1
: 和μ2的倍数关系。这基本上就是你的意见。我也同意你说的。
: 然而，在实际的研究中，我们并不满足这两组数据的不等、大于、小于的关系。而是常
: 常提到倍数关系。这也就是我例子中提到的2倍增高的关系。投稿的时候，p<0.05，显
: 著性达到了，也就过关了。审稿的一般不管p<0.05到底说的是μ1和μ2关系还是μ1和2
: 倍μ2的关系。几乎所有的作者都拿着p<0.05来证明μ1>2μ2。
: 按照正规统计学的计算，肯定是不对的。那么怎样做才是正确的？拿μ1±σ1和2μ2±
f*r
32 楼
多谢讲解。做F检验，确定方差齐性，这好理解，用来决定是不是equal viriance，也
就是pooled还是unpooled。直接拿σ1^2和σ2^2来检验就是了。可我现在不是要test原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
我原文并没有说统计没法做，而是试验没法做了。如果严格按照统计学和数学要求，大
多数涉及到量化的文章都是不合格的。难道都撤稿？
【在 s******s 的大作中提到】
: 谬误很多啊，不要把有些编辑不懂或者不care就认为是正确的。
: 什么叫做统计上没法做？两个sigma是不是一样当然可以test,
: 用F就行了。两个不一样就不能做test了？本科统计老师都要哭了，
: 这个统计第一门课t-test里面就有unpool的test, 你直接去测
: H0: u1>=2u2就行了。
:
: μ1
: 和2
就是pooled还是unpooled。直接拿σ1^2和σ2^2来检验就是了。可我现在不是要test原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
我原文并没有说统计没法做，而是试验没法做了。如果严格按照统计学和数学要求，大
多数涉及到量化的文章都是不合格的。难道都撤稿？
【在 s******s 的大作中提到】
: 谬误很多啊，不要把有些编辑不懂或者不care就认为是正确的。
: 什么叫做统计上没法做？两个sigma是不是一样当然可以test,
: 用F就行了。两个不一样就不能做test了？本科统计老师都要哭了，
: 这个统计第一门课t-test里面就有unpool的test, 你直接去测
: H0: u1>=2u2就行了。
:
: μ1
: 和2
f*e
33 楼
从头到尾只有这贴看来靠谱。p-value 的意义很简单，就是 given H0,
sample 出比你这结果更极端的几率有多高。就 frequentist 的观点，
如果你的老板克隆 100 个你，建一百个实验室，而且 H0 成立的话，p=0.05
表示只会有五个你的克隆作出这结果。越少你的克隆人作出这结果当然表示
H0 越不可信。这和 2X 与否一点关系也没有。
http://library.mpib-berlin.mpg.de/ft/gg/GG_Null_2004.pdf
【在 o********r 的大作中提到】
: 还是不对，p只代表H0下出现同样或更极端结果的概率。H0不成立，并不代表“高2倍”
: 这个结果的可信度是95%以上（p<0.05），严格来说“高两倍”这个结果的可能性基本
: 是0。
:
: 0.
sample 出比你这结果更极端的几率有多高。就 frequentist 的观点，
如果你的老板克隆 100 个你，建一百个实验室，而且 H0 成立的话，p=0.05
表示只会有五个你的克隆作出这结果。越少你的克隆人作出这结果当然表示
H0 越不可信。这和 2X 与否一点关系也没有。
http://library.mpib-berlin.mpg.de/ft/gg/GG_Null_2004.pdf
【在 o********r 的大作中提到】
: 还是不对，p只代表H0下出现同样或更极端结果的概率。H0不成立，并不代表“高2倍”
: 这个结果的可信度是95%以上（p<0.05），严格来说“高两倍”这个结果的可能性基本
: 是0。
:
: 0.
s*s
34 楼
unpooled对sigma没有要求，1sigma，2sigma都可以。
原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎
么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
【在 f*********r 的大作中提到】
: 多谢讲解。做F检验，确定方差齐性，这好理解，用来决定是不是equal viriance，也
: 就是pooled还是unpooled。直接拿σ1^2和σ2^2来检验就是了。可我现在不是要test原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
: 我原文并没有说统计没法做，而是试验没法做了。如果严格按照统计学和数学要求，大
: 多数涉及到量化的文章都是不合格的。难道都撤稿？
原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎
么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
【在 f*********r 的大作中提到】
: 多谢讲解。做F检验，确定方差齐性，这好理解，用来决定是不是equal viriance，也
: 就是pooled还是unpooled。直接拿σ1^2和σ2^2来检验就是了。可我现在不是要test原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
: 我原文并没有说统计没法做，而是试验没法做了。如果严格按照统计学和数学要求，大
: 多数涉及到量化的文章都是不合格的。难道都撤稿？
f*r
35 楼
那我可不可以用0.5sigma？
【在 s******s 的大作中提到】
: unpooled对sigma没有要求，1sigma，2sigma都可以。
:
: 原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎
: 么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
【在 s******s 的大作中提到】
: unpooled对sigma没有要求，1sigma，2sigma都可以。
:
: 原始的μ1和μ2，而是要拿μ1和2μ2来做t-test，那么对应2μ2的σ应该是多大？怎
: 么判断，分布曲线是简单平移，还是应该平移+拉伸/压缩？
s*s
36 楼
和sigma没有关系
【在 f*********r 的大作中提到】
: 那我可不可以用0.5sigma？
【在 f*********r 的大作中提到】
: 那我可不可以用0.5sigma？
f*r
37 楼
你可别嫌我烦呀。我真的不明白。算p值，要6个数，n1，x-bar1，σ1，n2，x-bar2，
σ2。缺一个σ算不了啊。
【在 s******s 的大作中提到】
: 和sigma没有关系
σ2。缺一个σ算不了啊。
【在 s******s 的大作中提到】
: 和sigma没有关系
s*s
38 楼
咳咳，介个叫做std1和std2，是算出来的，sigma是parameter,
不能混着说。unpooled的计算当然要std1,std2，但是对两个
sigma是不是有任何关系没有限制。
【在 f*********r 的大作中提到】
: 你可别嫌我烦呀。我真的不明白。算p值，要6个数，n1，x-bar1，σ1，n2，x-bar2，
: σ2。缺一个σ算不了啊。
不能混着说。unpooled的计算当然要std1,std2，但是对两个
sigma是不是有任何关系没有限制。
【在 f*********r 的大作中提到】
: 你可别嫌我烦呀。我真的不明白。算p值，要6个数，n1，x-bar1，σ1，n2，x-bar2，
: σ2。缺一个σ算不了啊。
g*5
39 楼
mark
b*1
40 楼
Most often, you would like to use both the statistical significance and the
effect size. For example, in microarray analysis, it would be better to find
genes with q<0.05 and fold>2. The larger your sample size is, the most
significance you will get, but the effect size will stay the same.
effect size. For example, in microarray analysis, it would be better to find
genes with q<0.05 and fold>2. The larger your sample size is, the most
significance you will get, but the effect size will stay the same.
k*o
41 楼
P值加effect size不就解决问题了吗...
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