Probit Tranformation bei "0"

[Ma Rie]

Hallo Community,

für eine Regressionsanalyse möchte ich die p-values eines Granger Causality tests mittels einer probit-Transformation umformen. Leider klappt das jedoch nur, wenn der p-value nicht genau 0 ist. Nun ist es aber leider so, dass viele meiner gesammelten Daten lediglich "0" angeben.

Was könnte man an dieser Stelle machen? Da diese Analyse für ein Paper ist, müsste ich eine gute Annahme treffen oder einen credibilen work-around finden. Ist Jemandem von euch so etwas schoneinmal begegnet? Anfangs hatte ich überlegt, den p-value einfach auf eine sehr kleine Zahl, z.B. 1*10^-15 zu setzen etc. Aber das erscheint mir nun doch etwas willkürlich. Oder man fügt einen Dummy ein

Lieber Gruß!

[dutchie]

hallo

was sind das für p werte - signifikanzniveaus?
die sind normalerweise nie = 0 (also genau null)
du machst ein review und willst die sig niveaus
aggregieren? metaanalyse?

vielleicht ein dummy machen mit sig. vs nichtsig.?
bei p muss man auch die Hypothese bedenken, die getestet wurden..

willst du im kern wissen, welche variablen die sig. erklären und welche nicht?

so weit, schwieriges thema...

gruß
dutchie

[dutchie]

hallo noch was
nimmst du an,dass die p werte stetig und intervallskaliert sind?
wie machst du daraus einen probit ? müsste das nicht kategorial sein?