В чем заключаются основные заблуждения и ошибки при интерпретации p-значения?

Некоторые заблуждения и ошибки при интерпретации p-значения:

• Восприятие p-value как вероятности истинности нулевой гипотезы. sky.pro P-значение показывает лишь вероятность того, что при верности нулевой гипотезы удастся вычислить результат, отличный от нуля. neiros.ru
• Считать p > 0,05 доказательством отсутствия эффекта. sky.pro Разделение значений P на «значимые» и «несущественные» является плохой статистической практикой, и её следует избегать. doktortoday.ru
• Игнорирование практической значимости при наличии статистической значимости. sky.pro Например, малые p-value при больших выборках могут указывать на эффекты, не имеющие практической ценности. sky.pro
• Использование p-value как меры величины эффекта. sky.pro По значению p невозможно оценить вероятность того, что один исследуемый вариант лучше другого. neiros.ru
• Неправильный выбор статистического теста. sky.pro Например, применение параметрических тестов для данных, не соответствующих нормальному распределению, или одновыборочных тестов, когда требуются парные сравнения. sky.pro
• Проблема множественных сравнений. sky.pro При проведении нескольких тестов одновременно возрастает вероятность получить значимый результат случайно. sky.pro

Чтобы избежать ошибок, рекомендуется формулировать выводы в терминах отклонения/не отклонения нулевой гипотезы, подкреплять результаты анализом размера эффекта и доверительных интервалов. sky.pro