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【求助】统计学中P值的理解
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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 ] |
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yalefield
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正如5楼所言，假设检验作为统计推断的一个领域，只是一种关于随机变量概率分布的假设。我们既不能证明假设是绝对正确的，也不能证明假设是绝对错误的；我们能做的，只是： （1）采用统计步骤确定是接受假设、还是拒绝假设； （2）如果已有数据支持该假设，就接受之；否则，拒绝之； （3）收集更多的数据，从（1）开始。 前面的帖子探讨的，主要局限于（1）的“统计步骤”内，也就是改变了接受还是拒绝假设的条件（如改变了检验水平alpha）。 实际上，alpha并不能由统计学本身决定。把alpha设为0.05或者0.01，纯粹是为了方便而已（而不是从任何数学推导得出来的），不过是一般情况下，我们所预定的、可以接受的风险水平。 老汉主要是参考： （1）药理学数据的统计处理方面（孙瑞元/安徽药物临床评价中心） （2）化学统计学（罗旭/北京大学） 不知5楼有没有表述得比较清晰的统计专业的中文资料。 |
6楼2007-05-05 09:08:53
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cuplgz(金币+1):谢谢回复！
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| 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
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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
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