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樱桃小胖子O
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喝了咖啡会飞

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p大于表示差异性不显著。

通常情况下,实验结果达到水平或水平,才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。

在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。sig值通常用P> 表示差异性不显著;

扩展资料

P值通常被用于在假设检验中描述某理论假设的有效性,通常理论的反面会被设为'零假设'。例如:我认为'读者阅读完本文的耗时大于10分钟',其零假设便是'……读完本文的耗时小于10分钟'。因此我们只需要证明零假设发生几率相当小,那就可以说明我的说法是可信的。反之,只要证明我的说法的发生几率大到某个程度也可以证明我的理论。

但统计学上往往采用否定零假设的方式来断言某个说法的可靠性,而不是倒过来。因为概率论认为'小概率事件'在单次测试时几乎是不可能发生的。因此只要证明零假设是小概率事件就可以肯定对立假设了。这或许是统计分析往往采用否定零假设的方式来做置信度判定的原因。

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cocomooner

p大于表示差异性不显著。

通常情况下,实验结果达到水平或水平,才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。

在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。sig值通常用P> 表示差异性不显著;

P值计算方法:

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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