我有一个快速的问题：
在对多个实验使用 t.test 时，我为每个实验得到一个 p 值。
当我绘制这些 p 值的直方图时，我发现分布看起来像一个钟形曲线，即大多数以 0.5 到 0.8 为中心，很少 > 0.9，但也有一些 < 0.05。
我可以从这种 p 值直方图模式中看出什么？
这是否意味着测试在某些方面存在缺陷？
谢谢！
当我重复一个实验时，为什么会有这么多大的 p 值？
机器算法验证
t检验
p 值
解释
直方图
2022-04-11 05:21:21
1个回答
如果原假设为真，则您期望均匀分布。如果原假设不成立，那么您会期望 P 值更小。但是你有更高的 P 值，这很奇怪。
两个想法：
你在计算一个尾 P 值吗？如果是这样，并且实际效果与假设效果相反（并且您正确计算了单尾 P 值），那么您会期望更高的 P 值。
数据收集和争论有多主观？做实验的人期望没有差异，所以有偏见吗？也许他们只有在看到意想不到的巨大差异时才会抛出“异常值”？也许他们在差异（效果）出乎意料地大时重复测量，但在效果很小时接受？