Qual è la "severità" di Deborah Mayo?

Qualcuno può dare una spiegazione dettagliata (e chiara) di cosa significhi la sua "gravità" (non è solo la funzione di potere valutata a diverse discrepanze prese come ipotesi nulla?) E come si adatta alla letteratura dei test statistici in generale?

hypothesis-testing statistical-significance

— statslearner2
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Penso che anche io posso rispondere io stesso alla domanda, dopo aver finito di leggere i suoi articoli (ancora leggendo). Non capisco come questo possa essere troppo ampio.

— statslearner2,

Grazie per la modifica; Penso che migliora la domanda. La domanda potrebbe forse essere resa un po 'più precisa / focalizzata nel campo di applicazione ma non vedo che ora sia troppo ampia. Riaprirò, ma ti incoraggio a rafforzare ulteriormente la questione se puoi.

— Glen_b -Restate Monica

Abbiamo una risposta dal creatore stesso del concetto, che è meraviglioso. Incoraggio anche gli altri a rispondere. Sebbene l'idea di base della gravità non sia difficile, può essere descritta in diversi modi. Mayo e i suoi coautori sono stati i principali presentatori dell'idea. Sarebbe utile che altri lo presentassero in altri modi, proprio come libri di testo diversi sullo stesso argomento possono essere preziosi per lettori diversi. (Mayo ha scritto molti articoli e due libri sulla gravità e le sue implicazioni, e la sua presentazione non è sempre la stessa, ma valuterei comunque gli approcci degli altri.)

— Marte

Sì, la gravità di un'indicazione statistica C è sempre in relazione a un test e un risultato. È una misura di quanto bene i difetti di un reclamo vengano messi alla prova e trovati assenti. Un'ipotesi C supera severamente un test con risultato x nella misura in cui un risultato che è più discordante da C di quanto x sarebbe probabilmente avvenuto se C fosse falso. Supponiamo che un'ipotesi nulla sia respinta in un test normale unilaterale della media con un risultato che raggiunge solo il livello di significatività di 0,025. Il risultato significativo indica una certa discrepanza dal nulla, ma c'è il timore che qualcuno creerà montagne dai mulini. Spoze il potere contro un mu 'alternativo è alto. Quindi la gravità per inferire mu> mu 'è BASSA. Questo perché è probabile che la probabilità di osservare una differenza maggiore rispetto a quella osservata sia vera.

— Deborah Mayo
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p = {Pr}_{0} {t (X) > t (x)}

$p = \text{Pr}_0\{t(X) > t(x)\}$

t

$t$

s = \dots

$s = \dots$