1樓：鹿慕
首先要明白p-value的定義：p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。
如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
所以的小的pvalue說明一件事：不是小概率事件發生了,就是原假設是錯的。
比如：一個生產廠家專門生產一種重量為50g的砝碼.結果生產了一批，最後用統計方法測得均值47.6標準差20，算出pvalue只有3%，意味著可能是小概率事件發生。
比如機器有小故障、技術人員玩忽職守、晝夜溫差大影響生產人員心情等等，但以上情況發生的概率只有區區0.03，或者該生產廠家就不是生產50g的砝碼。
大的pvalue說明還沒有足夠的證據拒絕原假設，並不是一個積極的態度接受原假設，這個說法要從原假設和對立假設的確立說起，這兩個假設的地位根本不是平等的。
2樓：倉庫進水
首先你要明白pvalue的定義：在原假設正確的情況下，出現當前情況或者更加極端情況的概率。
所以的小的pvalue說明一件事：不是小概率事件發生了，就是你的原假設是錯的。
比如 一個生產廠家專門生產一種重量為50g的砝碼。結果生產了一批，最後用統計方法測得均值47.6標準差20，算出pvalue只有3%，意味著可能是小概率事件發生，比如機器有小故障，技術人員玩忽職守，晝夜溫差大影響生產人員心情，但以上情況發生的概率只有區區0.
03；或者你這個生產廠家壓根兒就不是生產50g的砝碼。 此時你更願意相信哪個判斷呢？
大的pvalue說明還沒有足夠的證據拒絕原假設，並不是一個積極的態度接受原假設，這個說法要從原假設和對立假設的確立說起，這兩個假設的地位根本不是平等的。
3樓：匿名使用者
不是說更有意義
p-value越小，confidence interval越大。以雙側檢驗為例，如果p-value = 2.5%，則置信區間（confidence interval） = 95%，如果p-value = 1%，則confidnece interval = 98%。
在假設檢驗中，confidence interval越大，說明檢驗結果準確性越高。
excel裡做迴歸分析:p-value 和顯著水平是不是一回事
4樓：
沒用過excel作迴歸分析，不過 p-value test 就是測試假說的。
顯著水平（significnat level）指的是95%、99%這樣一些level。如果 p-value 小於 （1-顯著水平），那麼我們就否定假說。
例如，顯著水平是95%，那麼當檢測資料(test statistics)的p-value大於0.05時，我們就認為假說是對的。
為什麼在假設檢驗中，p－value值小於0.05是反對h0?不是應該相反麼？
5樓：匿名使用者
p值的意bai思是「拒絕原假設du的最小概率」zhi，p<0.05，表明最小拒絕概率dao比置信回水平（置信水
平就是認答
為確定的一個標準）還低，則拒絕原假設。
如果你高數學得好的話，你會發現對概率密度函式在「原假設成立時的統計量值」到正無窮大區間上的定積分就是p值，它可以看作密度函式左側（有時是右側或雙側）的和座標軸圍成的一部分面積，此面積和置信水平圍成的相應面積存在覆蓋或被覆蓋的關係，根據這種關係就可以判斷拒絕還是接受。
6樓：匿名使用者
h0是先bai假定成立的假設，duh1是h0不成立時準備接受的zhi備用假設。dao
先假設h0成立，回再通過樣本實際算出一個統計答值（比如mu)。如果發現這個值所代表的p值很小，則說明h0成立的情況下，這個值出現的機會很小。這時就認為h0不對，拒絕h0，也就是接受h1.
舉例來說，某人告訴你一個魚塘裡魚很多。你想通過實驗看他說的對不對。
於是h0:該魚塘魚很多。h1：該魚塘魚不多。
然後你撈魚，撈了10次，才撈2條。
你覺得說如果魚多的話，我怎麼只撈兩條呢？撈兩條或者更少的機會很小的。
那麼一定是那個人告訴你的事實不對。
於是你就拒絕接受他的說法，轉而相信h1，魚不多。
這個撈兩條或更少的機會就是p。p越小，你越有信心拒絕h0。比如你一條沒撈到，你就更不信h0，接受h1。
p就是信心的問題。假設是3%，那麼你3%的相信h0是對的，97%是不對的。
統計學中的p-value是什麼？
7樓：許華斌
p-value基本翻譯：假定值、假設
機率。用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值方法( p-value，probability，pr)，這是由於它更容易應用於計算機軟體中。
用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值方法( p-value，probability，pr)，這是由於它更容易應用於計算機軟體中。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.
05 或0.01。實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。
統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
p值的意義
1. p值一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2. 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3. 觀察到的(例項的) 顯著性水平。
4. 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
注意：p值不是給定樣本結果時原假設為真的概率，而是給定原假設為真時樣本結果出現的概率。
p 值的計算
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分佈，可求出p 值。
具體地說：左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即： p = p右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：
p = p雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍： p = 2p (當c 位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t 分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論:如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。
在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
p-value是什麼意思？如何用minitab計算p-value值
8樓：啥名字好呢呢
p-value是什麼意思? 如何用minitab計算p-value值? probability value test
p-value是什麼意思? probability value的簡稱，假定值、假設機率，假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容，是用於判斷原始假設是否正確的重要證據。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.
05 或0.01。p > 0.
05表示不顯著，或者說沒有差異，判斷正態的時候，也是p > 0.05。
p值的意義：p值不是給定樣本結果時原假設為真的概率，而是給定原假設為真時樣本結果出現的概率。
1. p值一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2. 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3. 觀察到的(例項的) 顯著性水平。
4. 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
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