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显著性水平与P值有何区别?

182****2852
怎么判断显著性
提问时间:2022-06-16 03:10:26
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回答 | 共1个
吴月月
吴月月
从业8年
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咨询解答:170
咨询TA

显著性水平与P 值的区别:

1、表示含义不同:

(1)显著性水平是假设检验中的一个概念,是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。

(2)P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。实际上,P值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的几率。

2、取值含义不同:

(1)显著性水平是公认的小概率事件的概率值,必须在每一次统计检验之前确定,通常取α=0.05或α=0.01。这表明,当作出接受原假设的决定时,其正确的可能性(概率)为95%或99%。

(2)统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。

?

扩展资料

P值的由来:

从某总体中抽样

(1)这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致;

(2)这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同。

判断是哪种原因的做法:统计学中用显著性检验来判断。其步骤是:

(1)建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。

(2)选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。

(3)根据选定的显著性水平(0.05或0.01),决定接受还是拒绝H0。

如果P>0.05,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0;如果P<0.05或P <0.01,可以认为差别不由抽样误差引起,可以拒绝H0,则可以不拒绝另一种可能性的假设(又称备选假设,符号为H1),即两样本来自不同的总体,所以两药疗效有差别。

2022-06-16 04:51:27
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擅长:公司地址变更,公司注册
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