正确,P值的大小除与总体差异大小有关,还与抽样误差大小有关,样本量越小,抽样误差越大,P值也会越大。相关知识点: 试题来源: 解析 正确 P值反映在原假设成立时,观测到数据或更极端结果的概率。其大小受总体差异(效应量)和抽样误差的影响。样本量越小,抽样误差越大(标准误与样本量平方根成反比),检验统计量...
若P=0.0001且r=0.1,只能说明存在极显著的微弱相关性。误区2:忽略样本量的影响 大样本可能使微弱的相关性变得显著(P值小),而小样本可能掩盖真实存在的强相关性。建议结合效应量(如Cohen标准)判断实际意义。正确步骤:第一步:通过P值判断相关性是否显著(P<0.05)。
绝大多数研究希望P值小于0.05，即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于0.05，如方差齐性检验时需要P值大于0.05（此处P值大于0.05说明方差不相等）。可以利用SPSSAU进行计算，假设计算方差分析中的p值，从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差...
p值不是衡量效应大小的指标:p值只能告诉我们观察到的结果与零假设之间的差异是否显著,但不能直接反映这种差异的大小。要评估效应的实际大小,需要使用其他统计量(如均值差、相关系数等)。 避免过度解读p值:有时人们可能会过于关注p值是否小于某个特定阈值(如0.05),而忽略了对研究设计和数据的全面分析。实际上,即使...
具体而言，p值的大小可以帮助研究人员评估假设检验的结果。假设检验中，零假设通常表示没有效应或差异，而备择假设则表示存在效应或差异。p值越小，说明拒绝零假设的证据越强，即研究结果的统计学意义越大。例如，如果p值为0.05，意味着有5%的可能性结果是由随机误差导致的，因此在95%的置信水平下，...
2.p值大小的三个决定因素(1)样本数据与原假设之间的差异(2)样本量(3)被假设参数的总体分布例3:假设检验中,如果所计算出的p值越小,说明检验的结果( A. 越显著
显著性判断：如果 p 值很小，通常小于一个预先设定的显著性水平（如 0.05），则意味着在零假设成立...
小的P值只能告诉我们结果是显著的，而无法告诉我们效应的大小。比如，假设我们正在研究一个新药对缓解头痛的效果。我们进行了一个大样本的实验，结果得到了一个非常小的P值，比如0.001。但是当我们看效应大小时，发现新药只比安慰剂效果好1%。在这种情况下，尽管P值小，我们不能说新药有显著的效果，...
P值大小当然和alpha值大小无关。P值是样本数据根据零假设的分布计算得到的，代表了从零假设的分布中抽样...