问：p小于0.05怎么读？
- 答：p小于0.05的读法是p小于零点零五。p小于0.05说明差异存在，此处的0.05，在统计学上是指检验水准阿尔法(亦称显著性水准，在假设检验中为一类错误)，是用于判断差异存在还是不存在的界值点。
问：论文中p<0.05 或者>0.05 表示什么意思?通俗点说下 谢谢？
答：一、P>0.05 表示无显著性差异；0.01<P<0.05 表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。
二、P值计算方法：
左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
三、扩展资料：关于P值（资料来源：网页链接）
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所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。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。
- 答：P>0.05 表示无显著性差异；0.01<P<0.05 表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记
对立假设有显著性差异才可看作成立。 - 答：P<0.05时,对比组之间的差异具有显著性意义;P<0.01时,对比组之间的差异具有非常显著性意义.
这是中华医学会的规范化。 - 答：你应该说的是假设检验的p值法吧
p值用来确定是否拒绝原假设H0，p<0.05 拒绝H0，否则接受。0.05是显著性水平 - 答：http://zhidao.baidu.com/question/33688187.html
问：p<0.05是什么意思？
答：P>0.05表示无显著性差异；0.01<P<0.05表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。
而显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。
显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它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。
显著性水平的理解：
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。
事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。对显著水平的理解必须把握以下二点：
1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。
2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。
问：p<0.05是什么意思？
答：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。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。
实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
理解P值，下述几点必须注意：
1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
2、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。那种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
以上内容参考 百度百科—假设检验中的P值
问：p值是什么意思？
答：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<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值；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；如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
问：p<0.05解释是什么？
答：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。
小概率事件的概念：小概率事件是一个事件的发生概率很小。
那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。
小概率具体解释：
一般多采用0.01~0.05两个值，这两个值称为小概率标准。
小概率事件的意义重大，因为，有这样一个推理，小概率事件通过上面的定义，它是很难发生的，但是，如果在一次抽样试验中，它发生了，说明这件事违反常理，进一步，说明假设不成立这就是小概率反证法。
小概率事件在一次试验中发生的机会非常小。
但是，如果做了许多次试验，它必然发生。
举例：如果，置信区间为5%，做了100次试验，则小概率事件发生的大概次数为5次。
问：p<0.05是什么意思？
- 答：p<0.05表示有显著的相关。
