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p值统计学意义是:
结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法,专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标,P 值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
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。
总之,P值越小,表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料:
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量),该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平,即在假设为真时的前提下,检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值;如果
,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
wangmiao1211
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 < 为有统计学差异, P< 为有显著统计学差异,P<为有极其显著的统计学差异。
P<时,认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”,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。
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。
采用spss软件,单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在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
在统计学中,P值(P value,全称Probability Value)是指在进行假设检验时,根据样本数据计算出来的一个概率值。具体来说,P值表示的是,如果总
p值统计学意义是: 结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法,专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标,P 值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变
采用spss软件,单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在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
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明:比较两个样本的均数有没有差别,采用反证法,首先建立假设检验,H0:假设两组没有差别,H1:假设两组有差别。通过