Alle optiegidsen
Wat een kleine p-waarde zegt en wat het nooit bewijst15 min.

P-waarde en statistische betekenis in financiën

Begrijp p-waarden, nulhypothesen, teststatistieken, significantieniveaus, fouten van type I en type II, vermogen, effectgrootte, optioneel stoppen, data noping en financiële interpretatie

Samengesteld door Mark · Primaire bronnen hieronder

Direct antwoord

Een p-waarde is de waarschijnlijkheid, volgens een gespecificeerd nulmodel en analyseplan, van het verkrijgen van een teststatistiek ten minste even onverenigbaar met dat model als het waargenomen model. Het is niet de waarschijnlijkheid dat de nulhypothese waar is, de waarschijnlijkheid dat een resultaat bij toeval of de omvang en economische betekenis van een effect heeft plaatsgevonden. Statistisch belang is een beslissingsregel, niet bewijs.

Een test begint voordat de p-waarde

Geef de nul- en alternatieve hypothesen, teststatistieken, bemonsteringsmodel, stopregel, staartrichting en significantieniveau voordat het resultaat wordt onderzocht.

De nul vertegenwoordigt vaak geen effect of een benchmarkwaarde, maar kan ook samengesteld zijn en overlastparameters bevatten die schatting vereisen

Het veranderen van het universum, de horizon, de controle, de uitschieter regel, of test na het zien van de gegevens verandert het experiment waarvan p-waarde wordt geïnterpreteerd

De p-waarde is afhankelijk van een model

Onder nul heeft de teststatistiek een referentieverdeling; de p-waarde meet in hoeverre de waargenomen statistiek zich in de relevante staart bevindt

Een kleine waarde duidt op onverenigbaarheid tussen gegevens en de volledige nulmodelopstelling, niet welke veronderstelling mislukt of of of het alternatief waar is

Misgespecificeerde afhankelijkheid, zware staarten, heteroskedasticity, datafouten of selectie kan de referentiedistributie en p-waarde ongeldig maken

Significantiedrempels definiëren foutenregels

Een vooraf bepaald niveau α beperkt de kans op afwijzing van een werkelijke nul volgens de aannames van de test, niet het percentage gepubliceerde claims dat onjuist is

Type I-fout is een valse afwijzing; type II-fout is het niet weigeren van een valse nul en macht is de kans op afwijzing onder een gespecificeerd alternatief

Het niet afwijzen van een product bewijst geen effect, vooral niet wanneer de steekproef weinig vermogen heeft voor economisch zinvolle alternatieven

Effectgrootte en onzekerheid beantwoorden verschillende vragen

Grote monsters kunnen kleine effecten statistisch significant maken, terwijl lawaaierige kleine monsters effecten kunnen missen die groot genoeg zijn om te doen

Rapporteer een effectschatting, interval, eenheden, transactiekosten, capaciteit en een praktische drempel naast de p-waarde

Resultaten net boven en onder 0,05 leveren meestal soortgelijk bewijs; het omzetten van die grens in een scherpe waarheidsschakelaar gooit informatie weg

Onderzoeksflexibiliteit verstoort betekenis

Optioneel stoppen, proberen van vele specificaties, het verwijderen van waarnemingen, schakelen van resultaten, en het publiceren van alleen succesvolle tests veranderen vals-positief gedrag

De nominale p-waarde is alleen geldig voor het analysepad dat het heeft gegenereerd, inclusief legitieme opeenvolgende regels of vooraf gedeclareerde aanpassingen.

Preregistration, complete onderzoekslogs, multiverse analyse, onaangeraakte holdouts en replicatie bloot gevoeligheid, maar niet repareren van een verkeerd model

Financiële afhankelijkheid verzwakt leerboektests

Returns kunnen autocorrelated, cross-sectioneel afhankelijk, heteroskedastisch, overlappend, en geconditioneerd zijn op een geselecteerde overlevende universum

Naïve iid standaard fouten kunnen overdrijven t-statistiek, terwijl herhaalde factor ontdekking en backtesting creëren een veel grotere impliciete test familie

Gebruik standaardfouten en herijking gerechtvaardigd door de structuur van de tijdreeks, test vervolgens stabiliteit tussen regimes, activa, kosten, vertragingen en levende gegevens

Bewijsmiddelen moeten een besluit ondersteunen

Behandel de p-waarde als één continue diagnostische tussen effectgrootte, onzekerheid, voorafgaand bewijs, mechanisme, voorspellende prestaties en beslissingskosten

Vooraf bepalen wat fout belangrijk is: een vals handelssignaal, een gemiste risicoblootstelling, een instabiele afdekking of een model dat zonder economische waarde wordt gepromoot

Rapporteer de volledige analyse familie en mislukte replicaties zodat een geselecteerde significant resultaat niet wordt verward met de kracht van het onderzoeksprogramma

Veelgestelde vragen

Wat betekent een p-waarde van 0,05?

Bij het gespecificeerde nulmodel zijn de resultaten minstens even onverenigbaar als de waargenomen teststatistiek met waarschijnlijkheid 0,05

Bewijst p onder 0,05 de alternatieve hypothese?

Nee. Het kent geen waarschijnlijkheid toe aan de hypothesen noch sluit foute specificatie, selectie, gegevensfouten of een economisch triviaal effect uit

Bewijst p boven 0,05 dat er geen effect is?

Nee, het betekent dat de test niet bij die drempel is afgewezen en dat deze kan wijzen op een laag vermogen, geluid, een ongeschikt model of een werkelijk klein effect.

Waarom worden financiële p-waarden vaak overschat?

Afhankelijkheid, herhaalde strategie zoekopdrachten, flexibele specificaties, geselecteerde monsters, en onrealistische kosten kunnen nominale bewijs meer dan het is

Bronnen en verder lezen

Snelle check

De gids gelezen? Test jezelf met 3 vragen

1 / 3

Vraag 01

Welke verklaring past het beste bij deze gids . . Een test begint voor de p-waarde?

Kies een antwoord om de uitleg te zien

Optiewoordenlijst