统计学中p值表示什么意思啊？

Answer 1

统计学中p值的意义
p值是统计学中用来衡量假设检验结果的一个指标。具体来说，p值代表了在零假设为真的情况下，观察到的数据或更极端数据出现的概率。如果p值小于或等于0.05，通常认为这个结果是统计显著的，意味着观察到的数据出现的概率非常低，如果不是因为零假设是真实的，那么这种数据出现的可能性很小。
p值与结果真实性的估计
在统计学中，p值越大，说明结果的可信度越低。如果p值为0，这意味着观察到的数据出现的概率是0，即在零假设为真的情况下，不可能观察到这样的数据。这通常被解释为结果是非常统计显著的，拒绝零假设。
犯错概率的衡量
p值也可以理解为我们犯第一类错误的概率，即错误地拒绝了一个真实的零假设。当p值小于或等于0.05时，我们说我们有95%的置信水平拒绝零假设，这意味着我们有5%的概率错误地拒绝真实的零假设。
统计学显著性的标准
在实际研究中，p值小于或等于0.05经常被用作判断统计显著性的标准。这意味着如果一个检验的结果的p值小于或等于0.05，那么这个结果通常被认为是统计显著的，值得进一步关注。
p值与样本量
需要指出的是，p值的大小也受样本量的影响。当样本量足够大时，即使变量的分布不是正态的，检验的结果也可能会接近正态分布。因此，在解释p值时，也需要考虑样本量的大小。
总结
总的来说，p值是统计学中衡量假设检验结果的一个重要指标，它可以告诉我们观察到的数据在零假设为真的情况下出现的概率，也可以用来判断我们是否犯第一类错误。在实际研究中，p值小于或等于0.05经常被用作判断统计显著性的标准。