统计学中的p值

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#统计学 #p值

假设检验是一种通过证明原假设H0的反面来推断备择假设H1的方法。p值表示在H0为真时，观察到当前或更极端结果的概率。若p值小于等于预先设定的显著性水平α（如0.01或0.05），则拒绝H0，否则不拒绝。第一类错误（显著性水平α）是错误拒绝正确H0的概率。在实践中，按照提出假设、指定显著性水平、计算p值并比较的流程进行决策。

在我看来，假设检验从本质上是一种反证法。当你想证明一样事物是对的，有时候不太好证明，因为一件你以为对的东西可能只是因为你还没发现它错的一面，相反你想证明一件事物是错的就容易多了。在假设检验中，证明备择假设H1存在困难，我们就去证明它的反面原假设H0。

p值一直是一个令人迷惑的地方，p值实际上是当H0假设为真，一些极端情况出现的概率。即

p值={ 极
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已知p值自由度 求t值 matlab,统计学中的F值、P值和r分别表示什么意思，怎么求-如何查看f值-数学-敖篮友同学...
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p值到底是个啥？（统计）
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注意，这里需要对 μ 取绝对值，即 μ=2.273，2.273是介于 1.96 到 2.58 之间，所以 p 值介于 0.01 到 0.05 之间。下图中，μ0 表示整个地区的总体均值，μ 表示整个矿区的整体均值，如下图所示，S 表示标准差，n 表示样本数。
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P 值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。 统计学的观点，超过一定基准（比如 5%，其实是低于5%），就不能简单地认为这是偶然事件了，而是受到了外在的影响。 一般而言，为了确定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检验。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建...
统计学中的P值
fyydhsw的专栏
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P值是Fisher先提出来的“显著性检验”理论体系中的概念，假设检验之所以可行，其理论背景是小概率理论。反之，小概率事件没有发生，则认为原假设是合理的。显著性水平是原假设为真时拒绝原假设的概率，也就是上述说的小概率的界限，常取值0.05,0.01.在显著性水平a下，P值规则为，P
【统计学领域】P值的误解与争议：R语言大会概率统计专题解析-科学方法中的统计错误探讨 R语言大会-概率统计 关于P值那些事 共71页
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统计学中sp_统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？
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统计学中的p值是什么？怎么使用？
m0_65595995的博客
05-04 3096
p值是统计学中衡量证据强度的工具，但需结合其他指标和背景知识合理解读。正确使用p值能帮助科学决策，但过度依赖或误解可能导致错误结论。
统计学意义（P值）
风
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sig值就是统计意义p值 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
统计学中的P值与显著性的意义
weixin_30555753的博客
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统计学-什么是 p 值？
weixin_42924611的博客
04-22 4439
需要注意的是，p值并不能告诉我们假设的真实性或效应的大小。p值告诉我们，如果原假设为真，观察到的数据或更极端数据出现的概率是多少。p值的范围在0到1之间。一个小的p值（通常小于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率非常低。p值（p-value）是统计学中的一个概率值，用于评估观察到的数据与一个假设之间的一致性。更具体地说，它表示在假设为真的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。相反，一个大的p值（通常大于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率相对较高。
统计学上的P值的含义通俗
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0.2左右吧，我指的是(2，3)这个区间的P值。样本确实有一点少，但加一点假设，P值一定是可以算的。下面有一个思路：假设：假设50%的人打分大于平均分，50%的人打分小于平均分(是的，明眼人已经看出来了，我用中位数替代了平均数)首先计算中位数在(1，2)区间的概率。你做了10次实验，大于这个区间的事件发生了7次，小于这个区间的事件发生了3次。总体平均数在(1，2)区间的概率，相当于抛十次硬币，7次...
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转载：P值(P-value)，“差异具有显著性”和“具有显著差异”
shaoduo的博客
01-23 1万+
郑冰刚提到P值，说P值的定义（着重号是笔者加的，英文是从WikiPedia摘来的）： P值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。 The P-value is the probability of obtaining a result at least as extreme as the one that was actually observed, given ...
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有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里，“P值为零”，一个声音传来，“但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了”从此，这个世界上充斥着谎言。一、一个悲伤的故事：破灭的年少成名之梦首先跟大家说一个悲伤的故事，该故事来源于nature最近发布的一篇文章“statistical errors”，我把这个故事叫做“破灭的年少成名之梦”话说，弗吉尼亚大学有一位意气风发俊朗不凡的博士研究生
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统计学+p值与t值对应表
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统计学中的p值与t值是两个常用的概念，它们在假设检验中起到了重要的作用。下面是一张p值与t值对应表： | t值 | p值 | |----|----| | 1.00 | 0.32 | | 1.64 | 0.10 | | 1.96 | 0.05 | | 2.33 | 0.01 | | 2.58 | 0.005 | | 3.00 | 0.002 | | 4.00 | 0.0001 | 在假设检验中，t值用于检验样本均值是否与总体均值存在显著差异。建立假设检验后，计算得到样本的t值后，需要与一个临界值比较，该临界值是由显著性水平和自由度决定的。如果计算得到的t值超过了临界值，就可以拒绝原假设，认为样本均值与总体均值存在显著差异。 而p值则是假设检验中的另一个重要指标，它表示的是当原假设正确时，观察到的样本结果出现的概率。在判断假设检验的结果时，我们可以根据p值与显著性水平进行比较。如果p值小于显著性水平，通常取0.05作为显著性水平的话，我们就可以拒绝原假设，认为观察到的样本结果是显著的，即存在统计学上的差异。 通过参照上述的p值与t值对应表，我们可以根据计算得到的t值找到对应的p值。比如，如果计算得到的t值是1.96，那么它对应的p值就是0.05。根据p值可以判断出假设检验的结果是否显著。而临界值则由显著性水平和自由度决定，可以通过查找统计表得到。 总之，p值与t值对应表是统计学中常用的工具，帮助我们根据t值找到对应的p值，进而判断假设检验的结果是否显著。
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