为什么要进行显著性检验，有什么意义？

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为什么要进行显著性检验，有什么意义？

在统计推断中，假设检验是用样本数据检验关于总体参数的某个结论，假设检验的方法虽然很多，但是这些方法的思想都大致一样，最常用的就是“小概率原理”的角度提出的显著性检验，也就是小概率事件在一次实验中基本不会发生，如果发生了，就会得出事件的发生并非偶然的证据。

（1）建立假设

一般先建立某个参数或想想的零假设（H0），要检验的结论一般称为零假设或者原假设，原假设一般是研究目标的对立结论，研究目标一般是研究者希望得到的结论，比如想要验证两种药物治疗某疾病是否显著，希望得到显著，则原假设就为两种药物治疗某疾病没有差异。

（2）检验

检验包括搜集数据和选择分析方法，一般通过实验或者随机抽样，搜集相关数据，选择分析方法进行实验。

（3）p值

检验p值，在此检验下得到p值，即在零假设的情况下得到一个p值，考虑p值对零假设的意义，得出拒绝或者不能拒绝零假设的结论。

一般在假设检验中，p值取值0~1之间，但是其实质表示的是改了吧，临界值由事先给定的显著性水平a相应的部分表得到的数值，如果最后p值<a则称为统计上是显著的，否则就被认为统计上不显著。

由于临界值是基于显著性水平查表得到的数值，而显著性水平a通常又是事先给定的，所以临界值是不随抽样数据变化而变化的，但是最后如果p值<a我们认为数据在水平a上是统计显著的。比如，a=0.01 ，我们认为，事先给定的数据极其不支持零假设H0，H0为真的概率不超过1％。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。针对大部分分析，都需要通过显著性检验，说明分析具有统计学意义。

针对p值可以利用SPSSAU快速得到：

进行显著性检验进行显著性检验是为了消除错误。

通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。

相关的显著性取决于样本量和相关系数的大小，样本量越大，相关系数越大，显著性就越高，即就越不可能是碰巧发生的。举个例子：某个地方两次失窃，均出现了某个人并不意味着这人是小偷。但是，二十次失窃时有十二次均出现了这个人，说明这个人是小偷嫌疑就很大了。

碰巧在十几次失窃处出现这个人的机率大概只有几百分之一。由此可见，做科研时为了证明某一个理论推测，就得重复做实验很多次来验证才能作为结论，即让样本量达到一定的数才能使结论更加可靠。

扩展资料：

相关系数常用的检验方法：

①t检验

适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆  。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）

②t'检验

应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式  。

③U检验

应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验 。

④方差分析

用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等   。

⑤X2检验

是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率)的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行乘以2列资料及组内分组X2检验

参考资料来源：百度百科-相关系数

参考资料来源：百度百科-显著性检验

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辽源市13139098745： 为什么要进行解释变量的显著性检验 - ？
泰杜复方：[答案] ,只不过它进一步明确了变量的因果和贡献度的关系 其次最小二乘法属于回归分析的原理,所以回归其实用的就是最小二乘法 然后VIF是检验自变量的共线性

辽源市13139098745： 为什么要对相关系数进行显著性检验? ？
泰杜复方： 原因:在对实际现象进行分析时,往往是利用样本数据计算相关系数作为总体相关系数的估计值,但由于样本相关系数具有一定的随机性,它能否说明总体的相关程度往往...

辽源市13139098745： 假设检验的目的和意义是什么? - ？
泰杜复方：[答案] 假设检验是抽样推断中的一项重要内容.它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值,某一随机变量是否服从某种概率分布的假设,然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量,依据一定的概率原则,以较小的风险来判...

辽源市13139098745： 为什么要进行解释变量的显著性检验？
泰杜复方： ,只不过它进一步明确了变量的因果和贡献度的关系 其次最小二乘法属于回归分析的原理,所以回归其实用的就是最小二乘法 然后VIF是检验自变量的共线性

辽源市13139098745： 为什么做科研都追求结果达到显著性水平 - ？
泰杜复方： 1、为什么要对相关系数进行显著性检验?原因:所有的假设检验都是要分析显著性的,拿相关系数来说,我们虽然求得了相关系数值,但是这个相关系数有没有统计学意义呢?换句话说,我们看到的这个相关系数是确实存在呢?还是说只是抽...

辽源市13139098745： 显著性分析怎么弄?大家帮帮忙. - ？
泰杜复方： 显著性检验就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(原假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异.或者说,显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的. 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验,其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设. 抽样实验会产生抽样误差,对实验资料进行比较分析时,不能仅凭两个结果(平均数或率)的不同就作出结论,而是要进行统计学分析,鉴别出两者差异是抽样误差引起的,还是由特定的实验处理引起的.

辽源市13139098745： 独立检验没有显著性意义还有必要做回归分析么? ？
泰杜复方： 回归模型需要经过显著性检验.因为回归模型建立后的目的在于应用和对问题做出结论.没有进行显著性检验,没有理由来说明你的回归模型的合理性.统计显著性低,不是没有意义,而是说明在你做回归模型目前为止,没有足够的数据来支撑“模型变量之间相关显著”的结论.

辽源市13139098745： 三线表怎么看差异显不显著 ？
泰杜复方： 1、观察差异大小:首先,比较不同组的数值,看是否存在明显的差距.如果差异非常显著,很容易直观地判断这些差异是否具有统计学意义.2、统计显著性检验:使用统计学方法进行显著性检验,如t检验或方差分析.这些检验可根据样本数据计算出差异的显著性水平(通常以p值表示).如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则差异被认为是显著的.3、置信区间比较:计算不同组之间的置信区间,并比较它们是否重叠.如果置信区间不重叠,那么差异被认为是显著的;如果置信区间存在重叠,差异可能不显著.4、统计指标:观察和比较不同组的统计指标,如均值、标准差和样本容量.差异较大的指标通常表明差异显著.

辽源市13139098745： 统计显著是什么意思 - ？
泰杜复方：[答案] 显著性检验,又称假设检验:就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(原假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异. 或者说,显著性检验要判断样本与我们对...