p值的大小怎么看?
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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