p-curvas
Primero, una simulación:
n <- 100
delta <- 0.2
n.iter <- 10000
p_valores <- function(n, delta){
tmp <- replicate(n.iter, {
x <- rnorm(n)
y <- rnorm(n, mean = delta)
t.test(x, y)$p.value
})
res <- tmp[tmp < 0.05]
hist(res, freq = FALSE, xlab = "p value", ylab = "", col = "gray", main = "histograma de p-valores publicables")
res
}
null_effect_p_values <- p_valores(n, 0)
some_effect_p_values <- p_valores(n, delta)
Lo que simula son n.iter
experimentos en los que se comparan n
valores N(0,1) con otros n
valores N(delta
, 1) y se extrae el correspondiente p-valor. Luego se grafican los publicables (<0.05).