一樓
p是「拒絕原假設時犯錯誤概率」又或者說是「如果你拒絕掉原假設實際上是在冤枉好人的概率」。其它結果也很值得一看，在此貼出最直觀的一條。不管怎麼表達理解上都有點繞，所以你還是看例子吧。比如你做乙個假設（ null hypothesis）：你的女性朋友平均身高2公尺，輸入你統計的樣本資料後，計算機給你返回的p值是0.03。這意味著如果你拒絕「女性朋友平均身高2公尺」這個結論，犯錯的概率是0.03，小於0.05（人們一般認為拒絕一句話時犯錯概率小於0.05就可以放心大膽地拒絕了），這個時候你就可以拒絕原假設。如果計算機返回p值是0.9，那麼你就會想，這說明拒絕原假設犯錯概率高達90%，那麼我就不應該拒絕原假設，即你應該認為你的女性朋友平均身高就是2公尺。
至於什麼是alpha呢，上面例子中0.05這個標準就是alpha值，這個標準是可以你自己人為改變的。
統計學P值
p 值是最常用的乙個統計學指標，幾乎統計軟體輸出結果都有p值。統計學的觀點，超過一定基準 比如 5 其實是低於5 就不能簡單地認為這是偶然事件了，而是受到了外在的影響。數學大佬出來定義了乙個稱為 得到的就是 單側p值 所以 雙側p值 如果扔10次出現出現8次正面 一般而言，為了確定從樣本 sampl...
統計學中p值計算公式 統計學中的P值應該怎麼計算
誰浮誇了年華 2019 12 10 18 36 p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。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...
關於統計檢驗中P值的解釋
關於統計檢驗中p值的解釋 漁夫出海 p值即為 零假設的 拒絕域的面積或概率。用p值做判斷與檢驗統計量做判斷得出的結論是完全一樣的，在檢驗中有兩種方法，第一種，檢驗統計量是否落在拒絕域中，第二種，p值是否小於顯著性水平。其實兩種判斷是等價的，拒絕域是根據顯著性水平計算出來的，然後看檢驗統計量與拒絕域比...