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Decoupling Visualization and Testing when Presenting Confidence Intervals
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AI
DOI：10.1017/pan.2024.24.png)
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摘要
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置信区间在社会科学模型，数据和效果的呈现中无处不在。当几个区间被绘制在一起时，一个自然的倾向是询问由这些区间表示的估计是否彼此显著不同。不幸的是，没有一般的规则或程序可以让我们仅从置信区间来回答这个问题。众所周知，使用95% 置信区间中的重叠来执行0.05级别的显著性检验是不起作用的。最近的奖学金已经开发并完善了一套用于推断置信区间的工具，这些工具允许在许多不同的双变量上下文中推断具有适当的I型错误率的置信区间。这些都基于相同的基本思想，即识别标准误差的倍数 (即，新的置信水平)，使得置信区间中的重叠与期望的类型i错误率匹配。这些程序仍然受到多个同时比较的阻碍。我们提出了一种全新的程序来开发推论置信区间，该程序将测试和可视化分离，可以在任何视觉测试场景中克服许多这些问题。我们在R和Stata中提供软件来实现这一目标。
Keyword:
confidence intervals
visual testing
statistical inference
期刊
IF:
5.4
论文数:
74
被引数:
6.7K
机构
引用论文
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