| 查看: 4942 | 回复: 16 | |||||
| 当前主题已经存档。 | |||||
| 当前只显示满足指定条件的回帖，点击这里查看本话题的所有回帖 | |||||
[交流]
【求助】统计学中P值的理解
|
|||||
|
经常看到很多文献中说P>0.05无统计学意义,但也有很多写了P>0.05表示差异不显著,请问哪个说法是对的? [ Last edited by cuplgz on 2008-1-4 at 08:37 ] |
回复此楼» 收录本帖的淘帖专辑推荐
 好贴收藏 | 有助于于我的SNP |
» 猜你喜欢
求计算机方向调剂
已经有6人回复
-
湖南大学刘巧玲课题组2026年第二批次博士研究生招生信息
已经有3人回复
-
通信工程求调剂！！！
已经有7人回复
-
26药学专硕105500求调剂
已经有8人回复
-
297，工科调剂?
已经有11人回复
-
申博自荐
已经有4人回复
-
294求调剂
已经有9人回复
-
289 分105500药学专硕求调剂(找B区学校)
已经有5人回复
-
291求调剂
已经有11人回复
-
304求调剂
已经有8人回复
|
两个说法粗糙的来说都没有错，只能说明这些人对这个概念也只是一知半解。 说到p值，那就要还要说到一个假设检验用到的检验水平alpha，一般来说检验水平我们喜欢取0.05，而p值就是拒绝原假设的最小水平，也就是在这个基础上我们都可以拒绝原假设，一般的原假设都是无差异的假设，一旦拒绝的话，就会出现和原假设的值有差异的表现，统计上称为显著差异性。如果你的p值等于0.001，那么取alpha为0.05就是拒绝原假设，存在显著差异；如果你的p值等于0.1，那么取alpha也为0.05此时无法拒绝原假设，但是是否说明原假设是否成立呢？不一定，为什么，因为你可以取alpha为0.11的话，就会拒绝原假设。或者再抽取更多的样本积累拒绝信息量就会拒绝原假设。这就是说明统计假设检验存在一个致命的缺点，就是我们永远无法接受原假设，只是没有足够证据或者信息来拒绝原假设 |
5楼2007-05-04 20:29:23
★
cuplgz(金币+1):谢谢回复！
cuplgz(金币+1):谢谢回复！
| Before you perform a statistical test, you have a null hypothesis H0 and alternative hypothsis Ha. Under the null hypothesis(H0, e.g., u=10), the test statistic has certain probability distribution(Normal, Chi square, t-distribution, F-distribuation, etc.), based on the data, you can calculate the test statistic(i.e. z, t, f, etc.), then you can determine reject region, you can look the corresponding distribution table, find out the probability for your test statistic. If p>0.05, that means you can not reject the null hypothesis(not significant). Otherwise, P<0.05, that means you need to reject Ho (e.g., u is not equal to 10). Note that there are type I error and type II error. |
2楼2007-05-01 07:38:31
yalefield
金虫 (文坛精英)
老汉一枚
- 应助: 129 (高中生)
- 贵宾: 0.17
- 金币: 21238.9
- 散金: 3440
- 红花: 66
- 帖子: 12101
- 在线: 759.1小时
- 虫号: 96063
- 注册: 2005-10-07
- 专业: 高等教育学
- 管辖: 计算模拟
★
cuplgz(金币+1):谢谢回复！
cuplgz(金币+1):谢谢回复！
|
样本量测值的误差来源有三类： （1）随机误差（自然） （2）系统误差（器具） （3）偶然误差（人为） “有统计学意义”的意思，是说样本误差主要是来自“随机误差”的。 P<0.05时，统计学结论是“有统计学意义”； P>0.05时，则是“无统计学意义”，其含义是：“根据当前数据，尚不足以认为两组数据间的差异有统计学意义”。 过去，由于用词或翻译不当，长期以来都将P>0.05解释为“差异不显著”、“差异无显著性”或“差异无显著意义”。 这种认识不够确切，会产生误导： 一是将“差异不显著”误认为是“两组数据没有什么差别”； 二是将“差异显著”误认为是“两组数据差别很大”。 目前，已经不再采用“显著”或“不显著”的说法。 在实践中，P>0.05是一个“不是结论的”结论。 从统计学角度来说，是结论，即“无统计学意义”； 从具体研究对象来说，则即不能说“两组数据有差别”，也不能说“两组数据无差别”。可能样本比较少、量测误差比较大。如果增加样本、减少量测误差，就可以使得P<0.05。 因此，P>0.05不能作为“两组数据”所代表的两个样本基本相同的判据！ |
3楼2007-05-01 17:54:20
4楼2007-05-04 19:09:27
