giá trị p như một khoảng cách?

Giá trị p giữa nhiều phép thử cặp khôn ngoan có thể được coi là thước đo độ tương tự / khoảng cách và tỷ lệ đa chiều được áp dụng trên ma trận cặp giá trị p để giảm tính chiều không? Đây là một câu hỏi mềm, nhưng vấn đề lớn nhất ở đây là gì và làm thế nào để khắc phục tốt nhất? (ví dụ: bất đẳng thức tam giác?)

Một trường hợp cụ thể, trong đó các giá trị p được tạo từ thử nghiệm trên các bảng tần số đã được sử dụng làm điểm tương đồng và tỷ lệ đa chiều được áp dụng trong bài viết này: http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1748-7188 -1-10.pdf$\chi ^2$

Nếu tất cả "khoảng cách thực" là 0, thì giá trị p sẽ tuân theo phân phối đồng đều và sẽ chỉ là khoảng cách ngẫu nhiên, không chính xác.
Nếu khoảng cách thực sự không bằng 0 thì bạn vẫn có vấn đề mở rộng trong đó một thống kê kiểm tra có thể có ý nghĩa hơn. Giá trị P là 0,9 và 0,6 không khác nhau nhiều trong cách giải thích trong khi giá trị p là 0,06 và 0,01 khá khác nhau về cách hiểu, nhưng thuật toán mds sẽ đặt khoảng cách giữa trước hơn so với trước. Bạn cũng nên xem xét sức mạnh, bạn có thể có 2 nhóm có khoảng cách rất nhỏ giữa chúng, nhưng kích thước mẫu lớn để bạn có được giá trị p nhỏ; sau đó một cặp khác có sự khác biệt lớn giữa chúng, nhưng do kích thước mẫu nhỏ (công suất thấp), bạn nhận được giá trị p lớn hơn.

Tôi tin rằng câu trả lời là có.

Người ta có thể nghĩ về "sự giống nhau" giữa hai biến được đo bằng tương quan (nói). Và để giá trị p là tầm quan trọng của mối tương quan khác 0. Trong trường hợp đó, giá trị p nhỏ (gần bằng 0) là giá trị phản ánh khoảng cách lớn ("chênh lệch") giữa các biến.

Bạn có thể biến giá trị p thành điểm z (trong đó "khoảng cách" của chúng sẽ phải theo hướng "thông thường") và xem liệu các phương pháp bạn đã đề cập có hợp lý với điều đó không ...

Tôi không chắc ý của bạn là gì bởi "giá trị p giữa nhiều bài kiểm tra theo cặp". Giá trị p là thước đo khả năng / không thể xảy ra đối với một thử nghiệm cụ thể để xem giá trị là cực trị hoặc cực đoan hơn so với những gì thực tế quan sát được nếu giả thuyết null là đúng. Khi thực hiện kiểm tra cặp đôi, không có kết nối cụ thể giữa giá trị p này với giá trị p khác. Tôi không thấy bất kỳ giá trị p nào có thể được xem như là thước đo tương tự giữa các phép thử cặp.