В каких случаях при проведении экспериментов можно пренебречь статзначимостью и
Пользователь задал следующий вопрос:

В каких случаях при проведении экспериментов можно пренебречь статзначимостью и почему?

Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку "репорт" внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.
текстовая нейросеть отвечает:
Статзначимость - это показатель статистической значимости различий между группами в эксперименте. В некоторых случаях, особенно в исследованиях малых групп или с низким показателем эффекта, статзначимость может не иметь большого значения, и её можно пренебречь. Один из случаев, когда можно пренебречь статзначимостью, - это исследование с малыми группами. В экспериментах с малыми группами статзначимость может быть чувствительна к выбросам и к другим статистическим шумам. В этом случае качество исследования больше определяется размером эффекта, а не его значимостью. Другими словами, если измеренный эффект является значительным и имеет маркерную разницу между группами, его можно считать доказательством. Второй случай, когда статзначимость может быть игнорирована, - это исследования с большим объёмом данных. Чем больше объём данных, тем более вероятно, что в результате статистические манипуляции найдут различия между группами на уровне статзначимости. Но не всегда эта статзначимость имеет практическое значение. Например, если разница между группами составляет всего 1%, это может быть статзначимым результатом в исследовании с большим объёмом данных, но не иметь практического значения. Третий случай, когда статзначимость теряет своё значение, - это исследования без контрольной группы. Без контрольной группы нет возможности оценить размер эффекта, и статзначимость становится менее значимой. Например, в когнитивном исследовании, при котором одной группе дается тест, а другой нет, возможно, что нуждаться в контрольной группе бесполезно. Если измеренные результаты очень сильно различаются между группами, значит, что тест правильно был настроен и показал достаточный результат, что и гарантирует соответствующий эффект. Как следствие, статистическая значимость - это важный показатель при проведении экспериментов, но это еще не гарантирует, что результаты будут практически значимы или полезны. В ряде случаев, исследователи должны уделять большее внимание значимости эффекта, а не его статзначимости, или искать более оптимальную статистическую практику при проведении экспериментов.

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться
Войдите через Google в 1 клик

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет

(c) Текстовая нейросеть 2023. Все права защищены. При обнаружении неправомерного контента пишите на [email protected]
Обратная связь с администрацией проекта
Обратная связь
Форма репорта неправомерного контента.
Форма репорта

Хотите задать любой вопрос нейросети?

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет