显著性p值的意义主要是用于评估实验结果的显著性。如果p值小于显著性水平，即p值小于0.05或0.01，那么可以认为实验结果是显著的，即实验结果的出现不是由随机因素引起的，而是由实验因素引起的。如果p值大于显著性水平，即p值大于0.05或0.01，那么可以认为实验结果是不显著的，即实验结果的出现是由随机因素引起...
P值和效应大小的独立性：尽管P值可以告诉我们结果是否显著，但并不能衡量效应的大小。因此，我们在解释结果时，除了考虑P值，还需要关注效应大小。P值和样本大小的关系：在样本数量充足的情况下，即使非常小的效应也可能产生显著的P值。因此，我们在解释P值时，需要考虑样本大小的影响。P值和实验重复性的关系：同样...
专业术语叫"置信度"（又叫“置信水平”），它表明我们在多大程度上相信结论不会因随机因素而发生偏差。更具体地说，置信度是我们所持理论预测出来的结果在指定区间出现的可能性。显著性p值是一种判断数据差异是否显著的统计方法。p值越小，差异越显著。如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，即数据差异是显著的。
一、显著性p值怎么看 通常情况下，p值小于0.05被认为是显著的，也就是说实验结果有95%的置信度是真实有效的。如果p值小于0.01，那么实验结果就更加显著，有99%的置信度是真实有效的。如果p值大于0.05，则实验结果不显著，不能证明实验结果具有统计学意义。在进行实验的时候，我们需要确定显著性水平，通常情况...
(1) P值是: 1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小 显著性水平。 3) 观察到的(实例的)显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) P值的计算: ...
而显著性则是反面描述(拒真的),而且通常需要与一个预设的判断门槛值联系起来。 显著性与置信度(置信水平)的关系 P值和零假设 统计学使用P值来代表前面提到的'理论假设被否定的可能性'。科学研究往往会选取与理论提出的假设相对的情况作为'证伪对象'——即尝试证实'这种与我的观点相对的假设'不大可能发生,这种...
简介相关的统计学概念，并附上P值的计算⽅法。统计显著性和置信度 任何理论（或认识）都没法保证其关于现实的推测是100%正确的，这归因于理论永远都只是对 现实世界真相的⼤致概括和特征提取。理论只能⽆限趋近于真实，但⽆法达到真实。⼈类利⽤ 的仅仅是越来越接近真相的理论⽽已。所以对于任何说法，...
因此，P值并不是绝对的证据，而是基于一定条件的概率性结论。显著性水平的概念和应用 显著性水平是预先设定的一个概率阈值，用来判断观察到的效应是否显著不同于零假设或预期效应。通常设定为α，用于衡量出现这种效应时所能容忍的最大可能性范围，代表“在一个观测事件样本集中看到一定现象超出...
简介相关的统计学概念，并附上P值的计算⽅法。统计显著性和置信度 任何理论（或认识）都没法保证其关于现实的推测是100%正确的，这归因于理论永远都只是对 现实世界真相的⼤致概括和特征提取。理论只能⽆限趋近于真实，但⽆法达到真实。⼈类利⽤ 的仅仅是越来越接近真相的理论⽽已。所以对于任何说法，...
P-值的图示解释 上图:概率及统计显著性示意。纵轴是观察的概率,横轴是结果可能的取值。 Very unlikely observations = 非常不可能的观察结果 Observed Result(value) = 观察结果(值) 95% statistical significance threshold = 95%统计显著性门槛值 Observed p-value (statistic significance) = 观察到的p值(统计学...