在统计学中,显著性水平(significance level)与P值(P-value)是两个重要的概念。它们在研究中用于判断实验结果的显著性,决定是否拒绝原假设。本文将介绍显著性水平与P值之间的关系,并详细说明计算P值的方法。 一、显著性水平与P值的定义 1.显著性水平 显著性水平是指在统计假设检验中,对样本数据达到显著性差异的程...
所谓显著性水平,可以认为是一个临界水平,我们拿某次实验得到的实际的p-value与该显著性水平下理论上应该是多少的p-value的临界值进行比较。如果实际的p-value比临界值上的p-value低,则说明结果显著,如果实际的p-value比临界值上的p-value高,则说明结果不显著。在很多统计分析软件里,在做完某项检验后除了输出检验...
理解显著性水平与p值是统计学中的关键概念，它们在假设检验中扮演着核心角色。显著性水平可以被视为一个阈值，用来比较实际获得的p值与理论上预期的值。若实际p值小于显著性水平，我们则认为结果显著；反之，则认为结果不显著。在执行统计检验时，如使用SPSS进行F检验，软件会输出p值与显著性水平。显著性...
举例来说,4和40的差别很大,因而可以说是“有显著差异”,而4和4.2差别不大,但如果计算得到的P值<=0.05,则认为二者“差别有显著性”,但是不能说“有显著差异”。 由于“有显著差异”和“差异具有显著性”容易混淆,因而现在有些期刊提倡用“差异有统计意义”来代替“差异有显著性”,用“差异无统计意义”、“差异...
P值与显著水平之间存在密切的关系。p值（p value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端...
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(统计学显著性) ...
value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“...
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(统计学显著性) ...
上述显著性标记可以通过label.x、label.y、hjust及vjust来调整 显著性标记可以通过aes()映射来更改: aes(label=..p.format..)或aes(lebel=paste0("p=",..p.format..)):只显示p-value,不显示统计检验方法 aes(label=..p.signif..):仅显示显著性水平 ...