Stavo leggendo questo articolo sul fattore Bayes per un problema completamente estraneo quando mi sono imbattuto in questo passaggio
Il test di ipotesi con i fattori di Bayes è più solido del test di ipotesi del frequentista, poiché la forma bayesiana evita la distorsione del modello, valuta l'evidenza a favore dell'ipotesi nulla, include l'incertezza del modello e consente di confrontare i modelli non nidificati (anche se ovviamente il modello deve hanno la stessa variabile dipendente). Inoltre, i test di significatività del frequentista diventano distorti a favore del rifiuto dell'ipotesi nulla con dimensioni del campione sufficientemente grandi. [enfasi aggiunta]
Ho visto questa affermazione in precedenza nel documento di Karl Friston del 2012 su NeuroImage , dove lo chiama l' errore dell'inferenza classica .
Ho avuto un po 'di problemi a trovare un resoconto veramente pedagogico del perché questo dovrebbe essere vero. In particolare, mi chiedo:
- perché questo accade
- come proteggersi
- in caso contrario, come rilevarlo