P值是什么意思?

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P值是什么意思?

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。

    1、如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。

    2、如果0.01<P值<0.05,说明较弱的判定结果,拒绝假定的参数取值。

    3、如果P值>0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

    参考资料来源:百度百科——P值

    参考资料来源:百度百科——假设检验中的P值

问:p值是什么意思?

  • 答:P值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

    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。

    发展史:

    R·A·Fisher(1890-1962)作为一代假设检验理论的创立者,在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序,研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说,他认为假设检验是数据分析的一种形式,是人们在研究中加入的主观信息。

    (当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对,他们认为假设检验是一种方法,决策者在不确定的条件下进行运作,利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择,而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对,但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。)

问:p值是什么意思?

  • 答: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 < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。

    P<0.05时,认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”,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0.05。

    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。

问:p值是什么意思?

  • 答:统计学意义(p值)ZT
    结果的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.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.
    在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性.换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例.通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性.结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.
    所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求:所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,(参阅非参数和方差分析的正态性检验).这种条件下有两种方法:一是用替代的非参数检验(即无分布性检验),但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是:当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态.

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。p值若与选定显著性水平(0.05或0.01)相比更小,则零假设会被否定而不可接受。

    然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

问:统计学中p值的含义是什么?

  • 答: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。p值若与选定显著性水平(0.05或0.01)相比更小,则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

    发展史

    R·A·Fisher(1890-1962)作为一代假设检验理论的创立者,在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序,研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说,他认为假设检验是数据分析的一种形式,是人们在研究中加入的主观信息。

    当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对,他们认为假设检验是一种方法,决策者在不确定的条件下进行运作,利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择,而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。

    虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对,但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。

    假设检验的P值方法

    假设检验的p值方法使用计算出的概率来确定是否有证据拒绝原假设。零假设(也称为猜想)是有关总体(或数据生成过程)的最初主张。备选假设指出总体参数是否与猜想中所述的总体参数值不同。

    在实践中,预先声明了显着性水平,以确定p值必须有多小才能拒绝无效假设。由于不同的研究人员在研究问题时会使用不同级别的重要性,因此读者有时可能难以比较两种不同测试的结果。P值提供了解决此问题的方法。

    例如,假设一项比较两种特定资产收益的研究是由使用相同数据但不同显着性水平的不同研究人员进行的。对于资产是否不同,研究人员可能得出相反的结论。

    如果一位研究人员使用90%的置信度而另一位研究人员要求95%的置信度来拒绝原假设,并且两次收益之间观察到的差异的p值为0.08(对应于92%的置信度) ,那么第一个研究人员将发现这两种资产具有统计上的显着差异,而第二个研究人员将发现收益之间在统计上没有显着差异。

    为了避免这个问题,研究人员可以报告假设检验的p值,并允许读者自己解释 统计学意义 。这称为假设检验的p值方法。独立的观察者可以记录p值,并自己决定这是否代表统计学上的显着差异。

    以上内容参考 百度百科-P值

  • 答: