p值的大小怎么看？

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在众多的统计量中，P值以其明确的解读和易理解的性质被广泛应用在各个科研领域。P值被用来衡量实验结果的显著性，其大小直接决定了我们是否能拒绝零假设。然而，尽管其地位重要，P值的解读往往被误解或过度解读。本文将详细介绍如何理解和使用P值，以及需要避免的常见误解。

一、P值的基本理解

显著性检验是统计学中的基础方法之一，其目标是评估观察到的数据对零假设的支持程度。P值就是在零假设为真的情况下，观察到当前统计量或更极端情况的概率。P值的大小直接关系到我们是否能拒绝零假设，P值越小，我们越有理由拒绝零假设，认为实验结果是显著的。

二、P值的误读与常见错误

尽管P值在实践中被广泛使用，但其经常被误读或过度解读。例如：

P值反映效应大小：实际上，P值和效应大小是两个独立的概念。小的P值只能告诉我们结果是显著的，而无法告诉我们效应的大小。比如，假设我们正在研究一个新药对缓解头痛的效果。我们进行了一个大样本的实验，结果得到了一个非常小的P值，比如0.001。但是当我们看效应大小时，发现新药只比安慰剂效果好1%。在这种情况下，尽管P值小，我们不能说新药有显著的效果，因为效应非常小。

P值证明零假设的正确性：事实上，P值无法证明任何假设的正确性，它只能帮助我们对假设进行评估。假设我们在研究某种食物是否会引发过敏反应。我们得到了一个较大的P值，例如0.3，然后我们断定这种食物不会引发过敏反应。但是这是错误的，因为P值只能告诉我们在零假设（这种食物不会引发过敏反应）下得到当前观察结果的概率，它并不能证明零假设的正确性。

P值小就一定重要：P值的大小并不能决定一个研究结果的重要性，只是一个结果显著性的度量。假设我们在研究一个罕见疾病的治疗方法。我们进行了一个实验，结果得到了一个非常小的P值，比如0.001。然而，这个疾病可能只有很少的人群会患上，因此，尽管这个研究结果在统计学上是显著的，但在公共卫生的角度来看，它可能并不重要。

P值是单次实验结果的概率：这是一种常见的误解，实际上P值是在零假设为真的情况下，得到当前统计量或更极端情况的概率。假设我们抛一个硬币，得到了正面。我们可能会错误地认为这次得到正面的概率（即P值）是0.5。但实际上，P值是在零假设（这是一个公正的硬币，正面和反面的概率相等）下，得到当前观察结果（正面）或更极端情况（所有的抛硬币实验都得到正面）的概率，而不是单次实验的结果的概率。

三、如何正确理解和使用P值

理解P值需要注意以下几点：

P值和效应大小的独立性：尽管P值可以告诉我们结果是否显著，但并不能衡量效应的大小。因此，我们在解释结果时，除了考虑P值，还需要关注效应大小。

P值和样本大小的关系：在样本数量充足的情况下，即使非常小的效应也可能产生显著的P值。因此，我们在解释P值时，需要考虑样本大小的影响。

P值和实验重复性的关系：同样的实验重复多次，可能会得到不同的P值。因此，我们在解释P值时，也需要考虑实验的重复性。

四、其他需要注意的事项

在使用P值时，还需要注意以下几点：

多重比较和P值：当同时进行多重比较时，可能会增大犯第一类错误的风险，即错误地拒绝零假设。在这种情况下，需要进行P值的校正。假设我们正在进行一项研究，一次性对100种不同的药物的效果进行测试。假设所有的药物实际上都没有效果（也就是说，对每一种药物来说，零假设都是真实的）。然而，如果我们对每种药物都使用0.05的显著性水平进行检验，我们期望有大约5种药物（即100*0.05）的结果会误差地显示为显著。这就是多重比较问题。为了避免这种情况，我们可以使用如Bonferroni校正等方法来调整我们的P值。

样本量小的检验的P值看精确显著性。

P值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。

样本量比较大的时候用渐近显著性，样本量小就要看精确显著性，如果样本量小于30，应该看精确P值，如果在SPSS报告的结果中发现渐进P值与精确P值显示为“0.000”，这意味着P值小于0.0005，并不是真的为0。

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} 。

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北辰区19425921142： 论文中p<0.05 或者>0.05 表示什么意思?通俗点说下 谢谢 - ？
溥康巴泰： 一、P>0.05 表示无显著性差异;0.01<P<0.05 表示显著性差异,通常以*标记;P<0.01表示极显著性差异,通常以**标记.二、P值计算方法: 1. 左侧检验P值是当时,检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概...

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溥康巴泰： 1、统计学显著性检验,当显著性水平α取0.05时,P>0.05为“不显著”;P<=0.05为“显著”. P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,单侧检验显著性水平0.05对应的标准...

北辰区19425921142： p值小于0.05表示什么意思? - ？
溥康巴泰： 当 p 小于 0.05 时,通常表示在统计学中的显著性水平为 0.05 下,某个事件或结果的发生概率非常低.这意味着在进行某种实验、调查或对比时,观察到的结果在随机情况下出现的概率很小.在统计学中,通常使用显著性水平(也称为 α 水平)...

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溥康巴泰： p值,也称显著性值或者Sig.值,用于描述某件事情发生的概率情况,其取值范围是0~1,不包括0和1,通常情况下,一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1.在绝大多数情况下,如果p值小于0.01,则说明至少有99%的把握,如果p值小...

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溥康巴泰： P值是 拒绝原假设的值 回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设 回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归 通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测

北辰区19425921142： spss相关分析结果怎么看差异显著不显著(下面是我的一组结果) - ？
溥康巴泰： 很显然,都不显著,也就是变量之间均不存在相关关系.至于怎么看,其实很简单,只要看下双为检验p值的大小和显著性水平0.01的大小,如果p值大于0.01,则认为相关关系不成立.

北辰区19425921142： 数学统计差异显不显著怎么看怎么区分1.64 1.96 2.58区别的 - ？
溥康巴泰： 首先要有一个置信区间,比如说90%,95%等,然后你需要对统计量做一定的变换,使得其可以和标准的正态分布或者其他分布(t,X^2等)进行比对.1.64, 1.96这些值就是标准的正态分布所对应的不同百分比的分位点,当然你要注意单侧还是双侧的问题.

北辰区19425921142： 统计P值是什么,怎么算? - ？
溥康巴泰： P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率.如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分. ...