P值是如何理解的,有什么作用?

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~ P值(P-value)是统计学中的一个概念,用于衡量样本数据与某个假设之间的差异是否显著。通俗地说,P值是指在某个假设成立的情况下,观察到当前样本或更极端情况出现的概率。P值越小,表明当前样本与该假设的不符的可能性越大,因此可以认为差异更显著。
一般而言,P值小于0.05被认为是显著的,也就是说,当前样本出现的可能性非常小,远远低于5%的显著性水平。如果P值大于0.05,则不能拒绝原假设,即认为当前样本与假设相符合,差异不显著。
P值的作用在于判断当前样本是否与某个假设相符合,并且提供了一种评估假设是否正确的方法。P值越小,说明当前数据与假设之间的差异越显著,因此可以推翻该假设,接受备择假设;反之,如果P值大于显著水平,则不能拒绝原假设,无法得出结论。
需要注意的是,在使用P值进行假设检验时,不能仅仅依靠P值大小来判断结论是否正确,还需要考虑样本量、研究设计、实际意义等因素。此外,P值只是一种统计学工具,不能代替专业知识和经验的判断。

P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。

P<0.05时,认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”,指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义,那么该结果是“假阳性”的概率小于0.05。

扩展资料:

P值的计算:

一般地,用X 表示检验的统计量,当H0为真时,可由样本数据计算出该统计量的值C,根据检验统计量X的具体分布,可求出P值。具体地说:

左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率,即:P = P{ X < C}

右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率:P = P{ X > C}

双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍:P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。

若X 服从正态分布和t分布,其分布曲线是关于纵轴对称的,故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。

计算出P值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论:

如果α > P值,则在显著性水平α下拒绝原假设。

如果α ≤ P值,则在显著性水平α下不拒绝原假设。

在实践中,当α = P值时,也即统计量的值C刚好等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验。




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召阎依苏: 当p值小于0.001时,意味着在统计学上,观察到的结果非常显著.p值是用于衡量实验结果是否与零假设相符的概率,它通常用来判断观察到的结果是否是由随机因素引起的,还是由于真实的效应或差异导致的.在假设检验中,通常将p值与事先...

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