p<0.05是什么意思?

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p<0.05是什么意思?

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: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:

    1. 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。

    2. 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。

    3. 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)

    1. 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。

    2. 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值大于0.05说明什么?

  • 答:p值大于0.05说明无差异。统计学p值大于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。由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。统计学p值>0.05的意义它是进行检验决策的另一个依据。

    p值大于0.05说明的含义

    p值大于0.05说明的含义是这个是概率论和统计学里看到的吧这个P是显著性概率,当这个概率小于0.05的时候,我们就认为这个事件很容易发生,即假设可以成立;当这个概率大于0.05时,我们认为这个事件不显著,即假设不成立.当然,这个0.05不是确定的,只不过是我们习惯性的,也可以定为0.01,或者0.1都可以,根据情况而定0.05或0.01是表示一个小概率事件。

问:统计相关分析中相关系数及p值的意义?

统计相关分析中相关系数及p值的意义?,A、B间相关系数0.6,p值0.04A、C间相关系数0.85,p值0.002能不能说A、C间关系更加紧密,或者说C对A的影响比B对A的影响更大?

  • 答:相关系数就是两个变量之间的相关程度,-1<0负相关,r>0正相关,r2越接近1表示越相关。

    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 为显著, P<0.01 为非常显著,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

    在线性回归中,p<0.01(或者0.05)表示两个变量非常显著(显著)线性相关。

    需要注意的是:在非线性回归中,不可以用p值检验相关显著性, 因为在非线性回归中,残差均值平方不再是误差方差的无偏估计,因而不能使用线性模型的检验方法来检验非线性模型,从而不能用F统计量及其P值进行检验。

    复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

    典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

  • 答:相关系数0.241远远小于
    p=0.905,我们可以认为线性相关关系不显著,或者说没有相关关系,没有统计学意义。
    p>0.05的r值是指线性相关关系显著,近似认为有关系。
    当相关系数大于0.905时,是指线性相关关系特别显著,套用公式就可以得到极度接近的数值,这也是相关分析的实际应用。
  • 答:不能下这种结论的
    除非是做回归分析
    我替别人做这类的数据分析蛮多的
  • 答:结论:A与C在相关性比A与B的相关性强

问:p大于0.05是显著还是不显著?

  • 答:p大于0.05表示差异性不显著。

    通常情况下,实验结果达到0.05水平或0.01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>0.05 表示差异性不显著;0.01<P<0.05 表示差异性显著;P<0.01表示差异性极显著。

    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} 。

问:请问 spss 显著性分析 如图:字母 a b c表示什么意思? 显著还不是不显著? p 0.05?

  • 答:a,b,c在文中肯定有表示的,分别表示不同的组别比较结果