问：显著性水平与P 值有何区别？
答：显著性水平与P 值的区别： 1、表示含义不同： （1）显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。 （2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值
答：1、如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。 显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒
答：显著性水平也属于P值，但是是人为规定的，作为试验中的P值（（1-C）/2）的对照依据 比如 一个实验中得出P值是0.05 那么此结果在0.01显著性水平下就不显著 而在0.1的显著性水平下就显著。。。而0.01还是0.1是人为规定的，视实验而定
问：P值是什么意思?
答：1、P<0.05，碰巧出现的可能性小于5%，可以否定原假设，两组差别有显著意义。 2、P>0.05，碰巧出现的可能性大于5%，不能否定原假设，两组差别无显著意义。 3、P <0.01，碰巧出现的可能性小于1%，可以否定原假设，两者差别有非常显著意义。 P值是： 1、一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2、拒绝原假设的最小显著性水平。 3、观察到的(实例的)显著性水平。 4、 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 扩展资料 从研究总体中抽取一个随机样
问：显著性检验与P值？
答：对于一项抽样的AB实验，在对实验结果进行分析时，不能仅凭两个结果就定结论，为什么呢？因为引起实验的结果的原因有两种：1. 是一些随机因素或抽样误差引起的 2. 是由于对实验做了特定处理引起的 ， 鉴别实验结果是由哪种原因引起就需要做显著性检验，鉴别的过程就是显著性检验。 为了方便下文的理解，首先讲一下显著性水平的含义。 显著性水平 的含义：错误的拒绝原假设的概率（也叫犯第一类错误的概率 ）。 所以，如果观测到的显著性水平越低，则表明我们犯错的概率就越小，也就是拒绝原假设越置信。（置信度 = 1 - ） 讲到这里就自然而然的引出P值啦 ，P值其实就是我们根据实
问：统计学中的显著性水平α和P分别是什么意思？请详细解答，谢谢~？
答：显著性水平α在统计学中叫做犯第一类错误的大小，第一类错误就是原假设是对的，但是被拒绝的概率，我们一般把这个显著性水平α定为0.05。 假设有个检验统计量是F,然后把样本数据代入F可以算出一个值记为f,那么P值就是在原假设成立的条件下P(F>f)这个概率大小，如果P值小于给定的显著性水平α我们就拒绝原假设，否则不拒绝。
问：p值是什么意思？
答：p值统计学意义：结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。 P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。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。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： p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或
问：显著性水平与P 值有何区别？
答：1、定义不同 显著性水平：显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。 P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。 2、理解不同 显著性水平：显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。 P值：P值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
问：显著性p值为0.935大吗？
答：不大。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。统计学中大于0.05表示无差异，小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异，故符合正态分布。
