如何理解统计学假设检验中 p 值

如题所述

P值的计算公式:
=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时;
=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时;
=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时;
其中,Φ(z0)要查表得到。
z0=(x-n*p0)/(根号下(np0(1-p0)))
最后,当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之,则不能否定假设。
注意,这里p0是那个缺少的假设满意度,而不是要求的P值。
没有p0就形不成假设检验,也就不存在P值
统计学上规定的P值意义:
P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义
P>0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义
P<0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
P <0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义
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第1个回答  2021-04-07