Wartość predykcyjna: Różnice pomiędzy wersjami

 

W kontekście [[Weryfikacja hipotez statystycznych|weryfikacji hipotez statystycznych]] w [[Wnioskowanie częstościowe|podejściu częstościowym]], wartość predykcyjna dodatnia pozwala wyrazić prawdopodobieństwo, że wynik [[Poziom istotności|istotny statystycznie]] sygnalizuje wykrycie prawdziwego zjawiska. PPV zależy w tym przypadku od przyjętego poziomu [[Błąd pierwszego rodzaju|błędu pierwszego]] i [[Błąd drugiego rodzaju|drugiego rodzaju]] – od krytycznego poziomu istotności, np. <math>\alpha = 0{,}05,</math> oraz od [[Moc testu|mocy statystycznej]] badania – oraz od odsetka hipotez prawdziwych wśród wszystkich testowanych<ref name=":0" />. Według [[Hiperbola (teoria literatury)|hiperbolicznego]] stwierdzenia Ioannidesa, prawdopodobnie „większość opublikowanych odkryć jest fałszywa”, ponieważ PPV jest niewystarczająco wysokie – badania mają przeciętnie niską moc, testują niepewne hipotezy, a badacze dopuszczają się [[P-hacking]]u<ref>{{Cytuj |autor = John P.A. Ioannidis |tytuł = Why Most Published Research Findings Are False |czasopismo = PLOS Medicine |data=2005-08-30 |data dostępu = 2017-02-06 |issn = 1549-1676 |wolumin = 2 |numer = 8 |s = e124 |doi = 10.1371/journal.pmed.0020124 |pmid = 16060722 |pmc = PMC1182327 |url = http://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124}}</ref>.

 

 

 

 

: <math>\text{PPV} = \mathbf\frac{\sum{\color{OliveGreen}TP}}

{\sum{\color{OliveGreen}TP} + \sum{\color{Red}FP}}</math>

 

 

: <math>\text{NPV} = \mathbf\frac{\sum{\color{OliveGreen}TN}}

 

== Linki zewnętrzne ==

 

[[Kategoria:Statystyka]]