Me doy cuenta de que esto es pedante y trivial, pero como investigador en un campo fuera de las estadísticas, con educación formal limitada en estadística, siempre me pregunto si estoy escribiendo correctamente el "valor p". Específicamente:
- ¿Se supone que la "p" está en mayúscula?
- ¿Se supone que la "p" está en cursiva? (¿O en fuente matemática, en TeX?)
- ¿Se supone que hay un guión entre "p" y "valor"?
- Alternativamente, ¿no existe una forma "adecuada" de escribir "valor-p" en absoluto, y cualquier dolt entenderá lo que quiero decir si coloco "p" al lado de "valor" en alguna permutación de estas opciones?
hypothesis-testing
p-value
terminology
Gotgenes
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Respuestas:
No parece haber "estándares". Por ejemplo:
Mi breve encuesta no científica sugiere que la combinación más común es minúscula, en cursiva p sin guión.
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Esto parece ser un problema de estilo con diferentes revistas y editores que adoptan diferentes convenciones (o permiten una mezcla mixta de estilos dependiendo de las preferencias de los autores). Mi propia preferencia, por lo que vale, es el valor p, con guiones, sin cursiva y sin mayúsculas.
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El estilo ASA Casa parece recomendar el cursivas p con un guión: p -valor. Una búsqueda de Google Académico muestra ortografía variada .
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El valor P desde el punto de vista teórico es alguna realización de variable aleatoria. Hay algún estándar (en probabilidad) para usar letras mayúsculas para variables aleatorias y minúsculas para realizaciones. En los encabezados de las tablas deberíamos usar P (quizás en cursiva ), en el texto junto con su valor p = 0.0012 y en el texto que describe, por ejemplo, el valor p de la metodología.
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Omitir el guión a veces puede cambiar el significado de las oraciones o al menos pueden volverse ambiguas. Esto puede ocurrir especialmente en documentos que describen pruebas estadísticas o introducen algoritmos para evaluar los valores p, pero también se pueden describir métodos que no tienen nada que ver con las estadísticas y aún así calcular los valores p de las pruebas t (pero no los valores p usando estadísticas pruebas t). En este tipo de contexto, los guiones serían realmente necesarios, incluso si los escritores generalmente intentan evitar anotaciones que podrían confundirse fácilmente.
Ejemplo (con una mala elección de notaciones): Nos gustaría encontrar un conjunto de patrones de asociación fuertes y evaluar la probabilidad de que el resultado hubiera ocurrido por casualidad. En la primera fase, buscamos los mejores patrones z con algún puntaje de bondad. Entonces, después de la fase de búsqueda, tendremos puntajes z (pero los puntajes z). Luego evaluamos los mejores patrones con una prueba de aleatorización. Generamos t conjuntos de datos aleatorios y evaluamos la puntuación del z: th mejor patrón en cada conjunto de datos. Entonces, realizamos pruebas t (pero no las pruebas t) y sacamos la puntuación del mejor patrón z: th. Descubrimos que los valores de p (pero no los valores de p) de todos los valores de puntaje t son mejores que el z: th mejor patrón original. Por lo tanto, podríamos estimar que la probabilidad de obtener z tan buenos patrones por casualidad es p / t.
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