[ABE-L] P-valor é banido em uma revista de psicologia social

[Julio Stern]

Caros Redistas: 
O Carlinhos e eu publicamos ano passado um artigo em que discutimos em detalhe algumas questoes relacionadas ao tema em tela. Nao creio que vale a pena tentar dizer de afobadilho em em um e-mail, coisas que escrevemos com bastante cuidado no artigo. Se alguem puder nos der tal honra, e dispensar o tempo e atencao necessarios aa leitura, muito apreciariamos vossas criticas e comentarios. O artigo,     J.M.Stern and C.A.B. Pereira (2014). Bayesian epistemic values: Focus on surprise, measure probability!. Logic Journal of the IGPL, 22, 2, 236-254.
   
esta disponivel no link    
>>>  http://www.ime.usp.br/~jstern/papers/papersJS/IGPL13.pdf 
Grato, ---Julio Stern   


Date: Sat, 28 Feb 2015 15:39:43 -0300
From: patriota.alexandre em gmail.com
To: pam em ime.usp.br
CC: abe em lists.ime.usp.br
Subject: Re: [ABE-L]	P-valor é banido em uma revista de psicologia social

Veja o artigo do Trafimow citado logo no inicio da nota editorial: http://homepage.psy.utexas.edu/HomePage/class/psy391p/trafimow.nhst.21003.pdf

 
A revista não bane apenas o p-valor, como vemos na resposta à questão 1.

Question 1. Will manuscripts with p-values be desk rejected automatically?
Answer to Question 1. No. If manuscripts pass the preliminary inspection, they will be sent out for review. But prior to publication, authors will have to remove all vestiges of the NHSTP (p-values, t-values, F-values, statements about ‘‘significant’’ differences or lack thereof, and so on).

Trafimow considera que o p-valor é uma probabilidade condicional (dado H0) e começa a fazer relações com a estatística Bayesiana. Porém, o p-valor não é uma probabilidade condicional no sentido usual do termo. A notação "p = P(T> t |
 H0)" é ambígua e não tem nada a ver com a definição de probabilidade 
condicional, simplesmente porque na estatística clássica os eventos 
descritos em H0 não estão na sigma-álgebra do modelo, portanto não são 
mensuráveis. A
 hipótese H0 usualmente estabelece restrições sobre medidas de 
probabilidade (bem definidas e não aleatórias) que poderiam modelar os 
dados, ou seja a "P" deve satisfazer uma restrição imposta em H0 (em 
geral não é só uma "P" que satisfaz a restrição, é um conjunto de 
medidas).  
Pode-se até definir um espaço maior para deixar os eventos descritos em H0 mensuráveis, porém não será mais um p-valor, será outra coisa. Fisher já discutiu isso de outras formas: a hipótese alternativa é indefinível, pois o que seria a negação de "H0: µ igual a 0"?  certamente não é "H1: µ diferente de 0", pois existe uma medida de probabilidade associada com a afirmação "µ=0", por exemplo se a distribuição adotada for normal, temos que "µ=0" significa "Normal(0,sigma²)". E a negação de "X ~Normal(0,sigma²)" não é "X ~ Normal(µ, sigma²) com µ diferente de 0". A negação está mais para: "todos mecanismos que poderiam explicar o comportamento dos dados diferentes de Normal(0,sigma²)". Portanto, para deixar H0 e sua negação (not-H0) bem definíveis na sigma-álgebra o buraco seria muito mais embaixo do que um procedimento Bayesiano pode fazer no momento.

Os tipos de condicionamento P(X=x| Y=y) e P(X=x| θ=θ0) só são bem definidos se os conjuntos {X=x}, {Y=y} e {θ=θ0} estão na sigma álgebra do mesmo modelo de probabilidade. Em geral X e Y são v.a.'s definidas no mesmo modelo e portanto funções mensuráveis por definição, porém na estatística clássica {θ = θ0} não é um evento mensurável na sigma-álgebra (pode ser se for definido para isso, neste caso teremos outro indexador de medidas de probabilidades). Portanto, P(X=x| θ=θ0) não pode ser entendido como probabilidade condicional na estatística clássica, só na Bayesiana. Não é à toa que muitos autores utilizam a notação Pθ(X=x) em vez de P(X=x|θ) e para o p-valor: p = sup_{θ \in Θ0 } Pθ(T>t) em que Θ0 é o conjunto definido pela H0. Não tem nada de probabilidades condicionais nessas definições. Essa distinção é importante para interpretar corretamente as quantidades envolvidas. 

Parece que os estatísticos estão com um viés Bayesiano muito forte hoje em dia, e estão usando a notação Bayesiana para interpretar e ensinar a estatística clássica. Essa facilidade aparente só aumenta a confusão, desentendimentos e aumenta o grau de ambiguidade na linguagem estatística. O que eu não entendo de verdade é como pessoas bem treinadas em sigmas-álgebras, funções mensuráveis, probabilidades condicionais, verossimilhança (derivadas de Radon-Nikodym), etc podem se deixar levar por esse tipo de confusão?!? Os professores mais experientes poderiam explicar melhor os motivos para  tanta "confusão" dos conceitos estatísticos, se acharem que não há confusão podemos fazer uma pesquisa entre alunos de mestrado e doutorado perguntando conceitos clássicos simples e analisar as respostas que obtemos.

Agradeço aos que leram até aqui!! :) infelizmente parece que esse assunto não gera interesse na nossa sociedade estatística, pois as modas são outras... Enquanto utilizarem notações ambíguas, problemas de interpretação serão frequentes e o entendimento será menor. 


Abs,
Alexandre.



Le 28 févr. 2015 12:51,  <pam em ime.usp.br> a écrit :
A revista nao fala explicitamente em p-value. Duvido que eles saibam o que ee isso. Alias, ha gente trabalhando na area de estatistica que nao sabe o que ee p-valor. Eu assino a lista Teaching Statistics e certa vez houve uma discussao interminavel sobre o tema. Em geral, confundem p-valor com nivel de significancia.



Pedro

Quoting Richard Santos <jamesrichardsantos em gmail.com>:




Olha, de fato, vamos falar de realidades então? Vamos. Vemos que, na

realidade, muitas análises sociológicas, econômicas, etc, já querem um

resultado de antemão. E para isso até usam modelos estatísticos de forma

manipuladora, se preciso, e se der o resultado esperado, a estatística

serviu e é maravilhosa, e se não, não serve para nada.

 Em 28/02/2015 20:30, "Jose Carvalho" <carvalho em statistika.com.br> escreveu:




-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----

Hash: SHA1



Sociologia e emso psicologia, entre outras, não atingiram ainda o

estado de Ciência. Não é possível aplicar, nestes campos, a base

científcia, que é o empirismo, a refutação objetiva de teorias e

modelos. Nós todos sabemos como funcionam a sociologia e outras. Muito

papo, muito achismo, discussões intermináveis. A refutação que se

obtém vem de outros pensadores, nenhuma estribada em fatos.



A revista deve estar certa. Não há lugar para teste de hipóteses na

área. Portanto, deve ser o caso que pesquisadores chutam modelos e os

testam com "dados" que nada tem a ver com os modelos, estes meramente

idealizados, sem base FÍSICA (isto é, com base no mundo real).



A atitude, todavia, é fascista. Lembra os tempos não muito antigos, em

que o "Santo" Ofício da igreja católica tinha de dar seu "imprimatur"

a qualquer publicação.



Se me permitem um americanismo, a atitude da revista é bullshit.

Irrelevante para o mundo.



Zé Carvalho



On 02/25/2015 12:31 PM, Alexandre Galvão Patriota wrote:

> Prezados,

>

> Não sei se a revista é boa, mas já é algum indicativo de como

> alguns dos cientístas sociais entendem os procedimentos para testar

> de hipóteses:

>

> "The Basic and Applied Social Psychology (BASP) 2014 Editorial

> emphasized that the null hypothesis significance testing procedure

> (NHSTP) is invalid, and thus authors would be not required to

> perform it (Trafimow, 2014). However, to allow authors a grace

> period, the Editorial stopped short of actually banning the NHSTP.

> The purpose of the present Editorial is to announce that the grace

> period is over. From now on, BASP is banning the NHSTP."

>

>

> Eles consideram os procedimentos Bayesianos mais interessantes.

>

>

> "Bayesian procedures are more interesting. (...), with respect to

> Bayesian procedures, we reserve the right to make case-by-case

> judgments, and thus Bayesian procedures are neitherrequired nor

> banned from BASP"

>

> Dizem que nenhum procedimento inferencial será requerido porque "o

> estado da arte ainda é incerto".

>

> Abraços, Alexandre.

>

>

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Jose Carvalho, PhD

Statistika

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