p-value用来反应显著水平。如果两变量间不显著,相关系数再高也没有用,可能只是偶然因素引起的。一般p值小于0.05就是显著了,如果小于0.01就更显著了。例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说,拒绝原假设无关,两组数据显著相关,也可以说,两者之间确实有明显关系。通常,需要p值小于0.1,最好小...
而显著性越强,alpha越小,假阳性越低。类似统计的功效越大,beta越小,假阳性越低。在这张图中我们可以发现alpha也就是显著性水平的影响。我们发现当alpha=0.05时,如果先验风险是1:10,那么结果假阳性的概率至少大于33%。当我们采取的p value为0.005时,假阳性结果的概率就在很多时候小于10%。 我们也可以用nature...
显著性检验可以分为三类结果：p值极小（小于0.01）表示结果确实显著，基本否定原假设；p值极大（大于0.2）表示即使原假设错误，结果的出现概率也极低，难以进行大规模实验验证；p值处于二者之间时，需进一步设计实验优化结果。进行显著性检验时，通常假定样本数据服从某一分布，并以此作为原假设。然而，分...
847_毕业季:对于p值(p-value)和显著性水平的理解#文献综述#毕业论文#开题报告, 视频播放量 340、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 论文发表指导辅导酱, 作者简介 需要论文辅导请关注并且私聊我哦~,相关视频:236_毕业论文基本框架及
最近实验用到p-value,看了这篇文章很好,结合自己理解不知道对不对:如果p-value越高,说明两组实验属于同一分布,指标差异不过是正常波动而已,结果不显著不置信。如果p-value越低(低于0.05),说明实验组找到了自己的一种分布,这时候的结果都是置信的。 2021-10-28 回复喜欢 Aluckyboy Effyyy 好的好的,感...
在前面的例子的10000次基因差异比较中,如果我们使用FDR为1%的标准进行检验,最后检测出显著差异(阳性结果)的基因数是100个,那么其中假阳性的个数就可以被控制在1个,剩下的99个则是真实的差异(阳性结果中的假阳性率被控制在1%,而 p value 1%是指单次检验的假阳性率为1%,两者概念不同)。FDR的控制方法,延伸出了...
P值（P value）指当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。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，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们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...
一. p-value很小(通常是小于0.01),他认为某种结果已经确实无疑地表现出来了,也就是说基本能够否定原假设了。 二. p-value很大(通常大于0.2),他宣称即使这个结果真的存在,也会因为该结果发生的可能性太小,所以不可能有任何能够显示出这个结果的大规模实验。其大意就是因为p-value不显著,即使真实的情况是原假设...
显著性水平:显著性水平是人为规定的,一般会取0.05,亦有0.01等其他值。 p值:P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。