Finansta P-Değeri ve İstatistiksel Önem
P değerlerini, boş hipotezleri, test istatistiklerini, anlamlılık seviyelerini, Tip I ve Tip II hataları, gücü, etki büyüklüğünü, isteğe bağlı durdurmayı, veri gözetlemeyi ve finansal yorumlamayı anlayın
Doğrudan yanıt
P-değeri, belirli bir boş model ve analiz planı altında, o modelle en az gözlemlenen model kadar uyumsuz bir test istatistiği elde etme olasılığıdır. Sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı, bir sonucun tesadüfen ortaya çıkma olasılığı ya da bir etkinin büyüklüğü ve ekonomik önemi değildir. İstatistiksel anlamlılık bir karar kuralıdır, kanıt değil
Test p değerinden önce başlar
Sonucu incelemeden önce boş ve alternatif hipotezleri, test istatistiğini, örnekleme modelini, durdurma kuralını, kuyruk yönünü ve anlamlılık düzeyini belirtin
Boş değer genellikle hiçbir etkiyi veya bir kıyaslama değerini temsil etmez, ancak aynı zamanda bileşik olabilir ve tahmin gerektiren rahatsız edici parametreler içerebilir.
Verileri gördükten sonra evreni, ufku, kontrolleri, aykırı değer kuralını veya testi değiştirmek, p değeri yorumlanan deneyi değiştirir
P değeri bir modele bağlıdır
Boş değer altında test istatistiği bir referans dağılımına sahiptir; p değeri, gözlemlenen istatistiğin ilgili kuyruğuna ne kadar ulaştığını ölçer
Küçük bir değer, hangi varsayımın başarısız olduğunu veya alternatifin doğru olup olmadığını değil, veriler ile boş model kurulumunun tamamı arasındaki uyumsuzluğu gösterir.
Yanlış tanımlanmış bağımlılık, ağır kuyruklar, değişen varyans, veri hataları veya seçim, referans dağılımını ve p değerini geçersiz kılabilir
Anlamlılık eşikleri hata kurallarını tanımlar
Önceden belirlenmiş bir α düzeyi, yanlış olan yayınlanmış iddiaların oranını değil, testin varsayımları kapsamında gerçek bir null değerinin reddedilme olasılığını sınırlar.
Tip I hatası yanlış rettir; Tip II hata, yanlış bir boş değeri reddetmedeki başarısızlıktır ve güç, belirli bir alternatif altında reddedilme olasılığıdır.
Reddetmemek, özellikle numunenin ekonomik açıdan anlamlı alternatifler için düşük güce sahip olduğu durumlarda hiçbir etki yaratmaz.
Etki büyüklüğü ve belirsizlik farklı sorulara yanıt veriyor
Büyük örnekler küçük etkileri istatistiksel olarak anlamlı hale getirebilirken, gürültülü küçük örnekler önemli olacak kadar büyük etkileri kaçırabilir
P değerinin yanı sıra bir etki tahmini, aralık, birimler, işlem maliyetleri, kapasite ve pratik bir eşik raporlayın
0,05'in hemen üzerindeki ve altındaki sonuçlar genellikle benzer kanıtlar sağlar; bu sınırı keskin bir doğruluk anahtarına dönüştürmek bilgiyi ortadan kaldırır
Araştırma esnekliği önemi çarpıtıyor
İsteğe bağlı durdurma, birçok spesifikasyonu deneme, gözlemleri kaldırma, sonuçları değiştirme ve yalnızca başarılı testleri yayınlama, yanlış pozitif davranışı değiştirir
Nominal p değeri, meşru sıralı kurallar veya önceden bildirilen ayarlamalar da dahil olmak üzere yalnızca onu oluşturan analiz yolu için geçerlidir.
Ön kayıt, eksiksiz araştırma kayıtları, çoklu evren analizi, dokunulmamış gecikmeler ve kopyalama hassasiyeti açığa çıkarır ancak yanlış modeli onarmaz
Finansal bağımlılık ders kitabı testlerini zayıflatıyor
Geri dönüşler otokorelasyonlu, kesitsel bağımlı, heteroskedastik, örtüşen ve seçilmiş hayatta kalan bir evrene göre koşullandırılabilir.
Naif iid standart hataları t istatistiklerini abartabilirken, tekrarlanan faktör keşfi ve geriye dönük testler çok daha büyük bir örtülü test ailesi oluşturur
Zaman serisi yapısıyla gerekçelendirilen standart hataları ve yeniden örneklemeyi kullanın, ardından rejimler, varlıklar, maliyetler, gecikmeler ve canlı veriler genelinde istikrarı test edin
Kanıtlar bir kararı desteklemeli
P değerini, etki büyüklüğü, belirsizlik, önceki kanıtlar, mekanizma, tahmin performansı ve karar maliyetleri arasında sürekli bir teşhis olarak ele alın
Hangi hatanın önemli olduğunu önceden tanımlayın: yanlış bir ticaret sinyali, kaçırılmış bir riske maruz kalma, istikrarsız bir hedge veya ekonomik değeri olmayan bir model
Seçilen önemli bir sonucun araştırma programının gücüyle karıştırılmaması için tüm analiz ailesini ve başarısız kopyaları rapor edin
Sık sorulan sorular
0,05'lik p değeri ne anlama gelir?
Belirtilen boş model altında, en az gözlemlenen test istatistiği kadar uyumsuz sonuçların 0,05 olasılıkla ortaya çıkması
0,05'in altındaki p değeri alternatif hipotezi kanıtlar mı?
Hayır. Ne hipotezlere olasılık atar ne de yanlış belirlemeyi, seçimi, veri hatalarını veya ekonomik açıdan önemsiz bir etkiyi dışlar.
0,05'in üzerindeki p değeri hiçbir etkinin olmadığını mı kanıtlar?
Hayır. Bu, testin bu eşik değerinde reddetmediği ve düşük güç, gürültü, uygun olmayan bir model veya gerçekten küçük bir etkiyi yansıtabileceği anlamına gelir.
Finansal p değerleri neden sıklıkla abartılıyor?
Bağımlılık, tekrarlanan strateji araştırmaları, esnek spesifikasyonlar, seçilen örnekler ve gerçekçi olmayan maliyetler, nominal kanıtların olduğundan daha güçlü görünmesine neden olabilir.