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懂个P | 不是所有小于0.05的p值就是好p值
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懂个P | 不是所有小于0.05的p值就是好p值
然而，不是所有p值小于0.05就是好p值，在不同的分析中，p值设定的显著水平是不一样的。其实p值定为0.1，0.05，0.001都不是什么问题，只是0.05是费雪大人推荐的，也是科学界最常用的罢了。① 有时候，你会需要到Bonferroni校正Bonferroni校正指的是，如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设，那么用于每一假设的统计显著水平，应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n。比如采用卡方检验进行多组计数资料比较时，当p小于0.05时，结果为拒绝H0，接受H1时，表示多组资料的差异有统计学意义，只能说明多个总体不全相同，即多组中至少有两组的有效概率是不同的。如果还需进一步进行多组间的两两比较，不能直接对每种对比分别作四格表的卡方检验，否则将增大Ⅰ类错误（拒绝原本正确的H0）的机会。如果是3 个组进行多个样本间的两两比较，共需比较3 次，其两两比较的检验水准则应取α=0.05/3=0.0167，而不是0.05。这一点也体现在最热的生物信息上，比如做一个GWAS分析，如何选择显著水平？我们会发现，在进行SNP与疾病之间的连坐或关联分析的时候，需要设计一个可以接受的假设检验显著水平α，也就是我们要求的p值。这样，每一次检验，都有5%的可能引入一个假阳性的结果。当进行n次独立的连锁或关联检验时，引入的一类错误水平将满足α=1-（1-α’）^n，当n变大时，引入假阳性结果也将增多，从而使得在进行数以千计的SNP关联或连锁分析时，需要对α进行Bonferroni校正。于是，在这种情况下，如果对1000个SNP进行检验，且要达到显著水平α=0.05，需要达到真实的显著性水平为α=5*10^（-5），而100万个SNP则需要达到α=5*10^（-8）。于是，很多人是绝望的，因为连个0.05都很难求，更何况5*10^（-8），很多单次关联或连锁分析所能得到的显著性结果极少，也有许多真正相关的SNP没有被发现，造成假阴性，而在发现得极少显著性结果中，也存在着较多的假阴性，也为可得知，采用多次随机进行SNP与疾病相关性检验进行显著性水平选取是目前为回避多重检验校正而广泛采用的一种方法。② 有时候，你会需要到“脑子”另外，p值其实是统计上的一个数值，此处又要安利一下流行病学，从流行病学或者其他学科的，甚至是统计学的本身，我相信，他们都会认为，统计学也只是个参考。比如最常见的是利用统计学方法筛选回归模型中的因素，通常设好纳入和排除的显著水平，然后通过向前法（forward），向后法（backward）以及逐步法（stepward）根据原先设好的，无论是0.1也好或者是0.05也好显著水平进行筛选，然后可以做出一个漂亮的模型。然而模型根据功能可以分为，预测模型，解释模型和效应预估模型。对于预测模型，它的主要功能是用于预测结局，那么利用统计学方法建立模型是极好的，因为它只在乎最后能够做出准确的预测，所以能够对结局做出数值或者说统计学意义上的贡献的，更希望被纳入模型中。而是否有贡献被认为体现在p值上，贡献的大小则体现在回归模型的回归系数上。然而在解释模型和效应预估模型中，它们对结局的数值并没有那么关注，它们更关注探究各个因素与结局之间的关系网。解释模型关注的是多个因素，而效应预估模型可以理解为围绕某一个因素的多因素分析。此时，又想安利一下流行病学，记得硕士的导师跟我说过，流行病学是关于possibility（可能）的艺术。也就是说，你似乎永远无法穷尽这张关系网中的每一个因素和他们之间的关系，有时候可能是混杂因素，有时候可能是中间因素，有时候会出现交互效应或者说相互作用，你永远不知道下一个你会探究并加入这张关系网中的因素是什么，而你似乎也难以做出一个最完美的模型，每一次都你在完善它，从单因素分析到多因素。如果你关心的是性别、年龄、收入与肥胖的关系，即使其中某一个，甚至多个因素纳入后都不出现显著意义，仍是可以被接受的。一个是，可能你抽取的样本正好落在那5%的“偶然”域中，那么，只要你在文献中找到充足的证据支持，那么仍然支持你将其放入回归中。另一方面是，可能这些因素本来就不影响结局，然而在探索阶段，这个模型也可以提示你，两者可能不存在统计学意义上的关联，在随后的更为成熟的模型中，你可以将其移除。所以在很多国外的文献中，他们往往会先单因素分析，再做全因素模型，把所以以往认为有关联的感兴趣的都放入模型中，在做一个调整后的模型，基于统计学和自己对各个因素的推断做的另外一个最终的模型。讲这么多，也只是想说p值并不应该成为你做判断的唯一标准，甚至统计学也只是一个辅助工具，更多的时候，科学也需要哲学和逻辑的推演，简单粗暴的数字看起来非常好用，但是却始终夹杂着一股学术的浮躁。当然，还有许多其他的情形p值不一定非要是0.05，所以当每使用一种统计学方法的时候都要注意其对应的显著水平，而且最好一定要汇报p值的原始值，另外，不要忘了p值常常也环绕着一批小伙伴，比如均数，差值，百分比，95%置信区间，OR值，RR值，回归系数等等，而往往这些小伙伴提供的信息，比一个小小的p值来得有意义，而并不是p值一旦不小于0.05了，就会世界末日，怕只怕你用的是一颗浮躁的心去看待所有研究和研究结果，没有用朴质的心去看透。懂个P - - 完结篇~好短哦 ~ ~ 谢赏！医学统计分析精粹实用靠谱统计学，关注小号！长按识别二维码→马上关注
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最近在写毕业论文，动态面板的xtabond2命令下做出来的sargan检验P值一直很小，最高也就0.55左右
请问，在N=30，T=9的面板中，sargan值至少要达到多少？sargan值一直过小的可能原因有哪些？
此外，AR(1)和AR(2)做出来P值都大于0.05，是否有问题？看过一篇文献 好像说最好AR(1)是小于0.05的，AR(2)才大于，是否正确？
载入中......
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请高手来指点一下...
有没有人给指点一下..
你的P值有点儿大了啊，一般是与0.1， 0.005 ，0.001比较的
就是假定n个ols的回归结果的R平方的和，是chi-squeared distribution，从而检定其值的有效性。
[fly]ilikeuandulikeme[/fly]
sargen检验的P值应该越大越好，一般超过0.1既可以说明不能拒绝工具变量有效的零假设，具体假设你可以看看文献。AR（1）的p值一般没有用，GMM对一阶序列相关没有严格的要求。而AR（2）则有着严格的要求，因为GMM估计要求不能存在二阶序列相关，AR（2）的p值也是越大越好，一般大于0.1即可通过检验。建议你看看sargan检验和AR检验的的假设，这有利于你理解问题。
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一切才刚刚开始。。。
高手，谢谢
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