Semua panduan opsyen
Apa yang dikatakan p-value kecil dan apa yang tidak pernah dibuktikannyaBacaan 15 minit

P-Value dan Signifikansi Statistik dalam Keuangan

Fahami p-value, hipotesis nol, statistik uji, tingkat signifikansi, galat Tipe I dan Tipe II, power, optional stopping, data snooping, dan interpretasi keuangan

Disediakan oleh Mark · Sumber utama di bawah

Jawapan terus

Nilai-p ialah kebarangkalian, di bawah model nol dan pelan analisis tertentu, untuk memperoleh statistik ujian yang sekurang-kurangnya sama tidak serasi dengan model itu seperti pemerhatian yang dibuat. Ia bukan kebarangkalian bahawa hipotesis nol benar, kebarangkalian bahawa hasil berlaku secara kebetulan atau saiz dan kepentingan ekonomi sesuatu kesan. Kepentingan statistik ialah peraturan keputusan, bukan bukti

Ujian bermula sebelum nilai-p

Tentukan hipotesis nol dan alternatif, statistik ujian, model persampelan, peraturan berhenti, arah ekor dan tahap keertian sebelum memeriksa hasil

Nol sering mewakili tiada kesan atau nilai penanda aras, tetapi ia juga boleh bersifat komposit dan mengandungi parameter gangguan yang memerlukan anggaran

Mengubah alam semesta, ufuk, kawalan, peraturan outlier atau ujian selepas melihat data mengubah eksperimen yang nilai-pnya ditafsirkan

Nilai-p bersyarat pada model

Di bawah hipotesis nol, statistik ujian mempunyai taburan rujukan; nilai-p mengukur sejauh mana statistik yang diperhatikan masuk ke dalam ekor yang berkaitan

Nilai kecil menunjukkan ketidakserasian antara data dan keseluruhan tetapan model nol, bukan andaian mana yang gagal atau sama ada alternatif itu benar

Kebergantungan yang tersalah spesifikasi, ekor berat, heteroskedastik, ralat data atau pemilihan boleh menjadikan taburan rujukan dan nilai-p tidak sah

Ambang keertian mentakrifkan peraturan ralat

Tahap α yang ditetapkan awal mengehadkan kebarangkalian menolak nol yang benar di bawah andaian ujian, bukan bahagian dakwaan diterbitkan yang palsu

Ralat Jenis I ialah penolakan palsu; Ralat Jenis II ialah kegagalan menolak nol yang palsu, dan kuasa ialah kebarangkalian penolakan di bawah alternatif tertentu

Kegagalan menolak tidak membuktikan tiada kesan, khususnya apabila sampel mempunyai kuasa rendah untuk alternatif yang bermakna dari segi ekonomi

Saiz kesan dan ketidakpastian menjawab soalan berbeza

Sampel besar boleh menjadikan kesan kecil signifikan secara statistik, manakala sampel kecil yang bising boleh terlepas kesan yang cukup besar untuk penting

Laporkan anggaran kesan, selang, unit, kos transaksi, kapasiti dan ambang praktikal bersama nilai-p

Hasil tepat di atas dan di bawah 0.05 biasanya memberikan bukti yang serupa; menjadikan sempadan itu suis kebenaran yang tajam membuang maklumat

Fleksibiliti penyelidikan memesongkan keertian

Berhenti secara pilihan, mencuba banyak spesifikasi, membuang pemerhatian, menukar hasil dan menerbitkan hanya ujian berjaya mengubah tingkah laku positif palsu

Nilai-p nominal sah hanya untuk laluan analisis yang menghasilkannya, termasuk peraturan berjujukan yang sah atau pelarasan yang diisytiharkan lebih awal

Prapendaftaran, log penyelidikan lengkap, analisis multiverse, set pegangan yang tidak disentuh dan replikasi mendedahkan sensitiviti tetapi tidak membaiki model yang salah

Kebergantungan kewangan melemahkan ujian buku teks

Pulangan boleh berkorelasi kendiri, bergantung merentas keratan rentas, heteroskedastik, bertindih dan bersyarat pada alam semesta terpilih yang terselamat

Ralat piawai iid naif boleh membesar-besarkan statistik-t, manakala penemuan faktor berulang dan backtest mencipta keluarga ujian tersirat yang jauh lebih besar

Gunakan ralat piawai dan pensampelan semula yang disokong struktur siri masa, kemudian uji kestabilan merentas rejim, aset, kos, kelewatan dan data langsung

Bukti patut menyokong keputusan

Anggap nilai-p sebagai satu diagnostik berterusan antara saiz kesan, ketidakpastian, bukti terdahulu, mekanisme, prestasi ramalan dan kos keputusan

Tentukan awal ralat yang penting: isyarat dagangan palsu, pendedahan risiko yang terlepas, lindung nilai tidak stabil atau model yang dinaikkan taraf tanpa nilai ekonomi

Laporkan seluruh keluarga analisis dan replikasi gagal supaya satu hasil signifikan terpilih tidak disalah anggap sebagai kekuatan program penyelidikan

Soalan lazim

Apakah maksud nilai-p 0.05?

Di bawah model nol yang dinyatakan, hasil yang sekurang-kurangnya sama tidak serasi seperti statistik ujian yang diperhatikan berlaku dengan kebarangkalian 0.05

Adakah p di bawah 0.05 membuktikan hipotesis alternatif?

Tidak. Ia tidak memberikan kebarangkalian kepada hipotesis dan tidak menolak salah spesifikasi, pemilihan, ralat data atau kesan yang remeh dari segi ekonomi

Adakah p di atas 0.05 membuktikan tiada kesan?

Tidak. Ini bermaksud ujian tidak menolak pada ambang tersebut dan mungkin mencerminkan kuasa rendah, hingar, model tidak sesuai atau kesan yang benar-benar kecil

Mengapakah nilai-p kewangan sering dibesar-besarkan?

Kebergantungan, carian strategi berulang, spesifikasi fleksibel, sampel terpilih dan kos tidak realistik boleh menjadikan bukti nominal kelihatan lebih kuat daripada keadaan sebenar

Sumber dan bacaan lanjut

Semakan pantas

Sudah membaca panduan? Uji diri dengan 3 soalan

1 / 3

Soalan 01

Pernyataan manakah paling sepadan dengan panduan ini — Ujian bermula sebelum nilai-p?

Pilih jawapan untuk melihat penjelasan

Glosari opsyen