C'è una buona ragione per questo.
Il valore può essere trovato tramite noquote(unlist(format(.Machine)))
double.eps double.neg.eps double.xmin
2.220446e-16 1.110223e-16 2.225074e-308
double.xmax double.base double.digits
1.797693e+308 2 53
double.rounding double.guard double.ulp.digits
5 0 -52
double.neg.ulp.digits double.exponent double.min.exp
-53 11 -1022
double.max.exp integer.max sizeof.long
1024 2147483647 4
sizeof.longlong sizeof.longdouble sizeof.pointer
8 12 4
Se guardi l'aiuto, ( ?".Machine"):
double.eps
the smallest positive floating-point number x such that 1 + x != 1. It equals
double.base ^ ulp.digits if either double.base is 2 or double.rounding is 0;
otherwise, it is (double.base ^ double.ulp.digits) / 2. Normally 2.220446e-16.
È essenzialmente un valore al di sotto del quale puoi essere abbastanza sicuro che il valore sarà piuttosto numericamente insignificante - in quanto qualsiasi valore più piccolo non è probabile che sia un calcolo accurato del valore che stavamo tentando di calcolare. (Avendo studiato una piccola analisi numerica, a seconda di quali calcoli sono stati eseguiti con la procedura specifica, c'è una buona probabilità che la mancanza di significato numerico si presenti in modo equo al di sopra di questo.)
Ma il significato statistico sarà andato perso molto prima. Si noti che i valori di p dipendono da ipotesi e più si spinge verso la coda estrema più pesantemente il valore di p reale (anziché il valore nominale che calcoliamo) sarà influenzato da ipotesi errate, in alcuni casi anche quando stai solo sbagliando un po '. Poiché le ipotesi semplicemente non saranno completamente soddisfatte, i valori di p medio possono essere ragionevolmente accurati (in termini di accuratezza relativa, forse solo di una frazione modesta), ma valori di p estremamente piccoli potrebbero essere fuori da molti ordini di grandezza.
Vale a dire che la pratica abituale (qualcosa come "<0,0001" che dici è comune nei pacchetti, o la regola APA che Jaap menziona nella sua risposta) probabilmente non è così lontana dalla pratica sensibile, ma dal punto approssimativo in cui le cose perdere significato oltre a dire " è molto piccolo " ovviamente varierà molto a seconda delle circostanze.
Questo è uno dei motivi per cui non posso suggerire una regola generale - non può esserci una sola regola che sia anche lontanamente adatta a tutti in tutte le circostanze - cambia un po 'le circostanze e l'ampia linea grigia segna il cambiamento da un po' significativo a relativamente senza senso cambierà, a volte di molto.
Se dovessi specificare informazioni sufficienti sulle circostanze esatte (ad es. È una regressione, con così tanta non linearità, quella quantità di variazione in questa variabile indipendente, questo tipo e la quantità di dipendenza nel termine dell'errore, quel tipo e quantità di eteroschedasticità, questa forma di distribuzione degli errori), potrei simulare valori p 'veri' da confrontare con i valori p nominali, in modo da poter vedere quando erano troppo diversi perché il valore nominale potesse avere un significato.
Ma questo ci porta al secondo motivo per cui, anche se hai specificato abbastanza informazioni per simulare i veri valori p, non potrei ancora dichiarare responsabilmente un limite anche per quelle circostanze.
Ciò che riferisci dipende dalle preferenze delle persone, le tue e il tuo pubblico. Immagina di avermi detto abbastanza sulle circostanze per decidere che volevo tracciare la linea con una nominale di .10 - 6p10−6
Bene e bene, potremmo pensare - tranne la tua funzione di preferenza (ciò che ti sembra giusto, se dovessi guardare la differenza tra i valori p nominali dati dai pacchetti di statistiche e quelli risultanti dalla simulazione quando supponi un determinato set di fallimenti di ipotesi) potrebbe metterlo a e gli editori del diario a cui si desidera inviare potrebbero mettere la loro regola generale da tagliare a , mentre il diario successivo potrebbe metterlo a e il prossimo potrebbe non avere una regola generale e l'editor specifico che potresti ricevere potrebbe accettare valori ancora più bassi di quelli che ho dato ... ma uno degli arbitri potrebbe avere un taglio specifico! 10 - 4 10 - 310−510−410−3
In assenza di conoscenza delle loro funzioni e regole di preferenza e dell'assenza di conoscenza delle proprie utilità, come posso suggerire responsabilmente una scelta generale di quali azioni intraprendere?
Posso almeno dirti il genere di cose che faccio (e non suggerisco che questa sia una buona scelta per te):
Ci sono poche circostanze (al di fuori della simulazione di p-value) in cui farei molta meno di (potrei o meno menzionare il valore riportato dal pacchetto, ma non farei nulla di se non fosse molto piccolo, di solito sottolineerei il significato del numero esatto). A volte prendo un valore da qualche parte nella regione da a e dico che p era molto inferiore a quello. A volte faccio effettivamente quanto suggerito sopra: eseguo alcune simulazioni per vedere quanto sia sensibile il valore p nella coda alle varie violazioni delle ipotesi, in particolare se c'è un tipo specifico di violazione di cui sono preoccupato. 10 - 5 10 - 410−610−510−4
È sicuramente utile per informare una scelta, ma ho la stessa probabilità di discutere i risultati della simulazione piuttosto che usarli per scegliere un valore di soglia, dando agli altri la possibilità di scegliere la propria.
Un'alternativa alla simulazione è quella di esaminare alcune procedure che sono più robuste * rispetto ai vari potenziali fallimenti del presupposto e vedere quanta differenza rispetto al valore p potrebbe fare. Anche i loro valori p non saranno particolarmente significativi, ma almeno danno un'idea di quanto impatto potrebbe esserci. Se alcuni sono molto diversi da quello nominale, dà anche più un'idea di quali violazioni delle ipotesi su cui indagare l'impatto. Anche se non riferisci nessuna di queste alternative, fornisce un quadro migliore di quanto sia significativo il tuo piccolo valore p.
* Nota che qui non abbiamo davvero bisogno di procedure che siano robuste per gravi violazioni di alcune ipotesi; quelli che sono meno colpiti da deviazioni relativamente lievi del presupposto rilevante dovrebbero andare bene per questo esercizio.
Dirò che quando / se vieni a fare tali simulazioni, anche con violazioni abbastanza lievi, in alcuni casi può essere sorprendente quanto possano essere sbagliati anche valori non troppo piccoli. Ciò ha fatto di più per cambiare il modo in cui interpreto personalmente un valore p più di quanto abbia spostato i tagli specifici che potrei usare.
Quando invio i risultati di un test di ipotesi reale a un giornale, provo a scoprire se hanno qualche regola. Se non lo fanno, tendo a farmi piacere, quindi aspetto che gli arbitri si lamentino.