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Fallacies of Statistical Significance

机译:统计意义的谬误

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摘要

Statistical significance (or hypothesis) tests, and the related concept of p-values, are popular tools in statistical data analysis. Unfortunately, the practical implications of statistical significance often turn out to be limited and are frequently misinterpreted and overstated, or even stated Incorrectly. This column—in the context of product reliability data analysis—will address the important distinction between statistical significance and practical significance, and urge practitioners to carry their analyses beyond significance tests—often by constructing appropriate confidence intervals.
机译:统计显着性(或假设)检验以及p值的相关概念是统计数据分析中常用的工具。不幸的是,统计意义的实际含义经常被限制,并且经常被误解和高估,甚至陈述不正确。在产品可靠性数据分析的背景下,本专栏将探讨统计意义和实际意义之间的重要区别,并敦促从业人员进行其分析超出意义检验(通常通过构建适当的置信区间)。

著录项

  • 来源
    《Quality progress》 |2017年第11期|56-62|共7页
  • 作者单位

    Siena College School of Business in Loudonville, NY;

    GE Global Research Center in Schenectady;

    Iowa State University in Ames;

  • 收录信息 美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 13:33:51

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