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具有统计数据的更明智的假设检验：电子价值如何改善科学研究
在他的博士学位期间研究，数学家泰隆·兰迪（Tyron Lardy）致力于采用新的假设检验方法。他使用所谓的电子价值，而不是传统的P值。这些事实变得更加灵活，尤其是当您想在研究中途查看结果时。
来源:英国物理学家网首页在他的博士学位期间研究，数学家泰隆·兰迪（Tyron Lardy）致力于采用新的假设检验方法。他使用所谓的电子价值，而不是传统的P值。这些事实变得更加灵活，尤其是当您想在研究中途查看结果时。
想象一下：您反复将自己选择的数量放在公平的硬币上，该硬币具有同等的降落头或尾巴的机会。如果它落在了头上，您将您的钱加倍；如果它降落在尾巴上，那么您会失去它。平均而言，您预计甚至可以打破 - 这是一个公平的赌注。您从1欧元开始，每轮押注您拥有的一切。如果您碰巧连续八次获得头目，您最终会以64欧元的价格感到奇怪：这枚硬币真的公平吗？这就是电子价值背后的概念：它们可以帮助您评估假设是否仍然存在。
电子价值（'e'代表期望值）提供了P值的替代方案（具有概率的'P'代表），研究人员传统上用它用于检验其假设。 P值具有一个主要限制：原则上，您只应该在收集所有数据后得出结论。如果您以后决定添加更多测量结果，则您的统计分析将不再有效。
统计分析“无论如何，许多研究人员仍然会这样做，尤其是当他们的p值还不够小时，” Lardy说。这增加了得出错误结论的风险。另一方面，即使您添加额外的数据或在进行过程中调整分析计划时，电子价值仍在统计上听起来。
电子价值的一般配方可能非常复杂
到目前为止，有一种计算最佳电子价值的一般方法。但是实际上，这种方法并不总是那么容易应用。 Lardy说：“这就是为什么我研究了如何为这类复杂问题设计好的电子价值。” “在实验结束时，某人应该遵循哪种有意义的数字？”
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