最早提出p-value概念的Fisher曾对p-value的应用范围有这样的解释:“...知道如何设计一个试验,而这个试验几乎一定能给出一个显著性的结果。”这句话是Fisher使用显著性检验的核心所在,他认为研究者必须先要对自己的研究设计有一个成熟的认知,把试验的各个环节设计得非常科学严谨后,显著性检验才有意义。如果实验设计...
在原假设成立的情况下(不引入工具的很多个样本相互比较),如果p-value 不服从均匀分布,那这里面就有机器人在作祟。 这就是为什么我要强调p-value要针对样本。在题例中,射飞镖射10000次,你做t-test,p-value<0.05,那是说针对这10000次射飞镖,在假设原假设(H0)正确时,出现现状或更差的情况的概率小于0.05。你只...
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结果出现的概率。如果p值很小,说明在原假设下极端观测结果的发生概率很小。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 显著水平(Significance Level)是事先设定的一个阈值...
p-value在原假设成立的情况下,它是服从均匀分布(uniform)的。 p-value本身是从type-I error,也就是我们俗称的alpha 来的,而正因为alpha 是服从uniform 的distribution,我们才会说它是在假设原假设(H0)正确时,出现现状或更差的情况的概率。 那如果有停止规则了呢? 这时alpha的distribution 可就变了,例如在原假设...
导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。 作者:罗恩·科哈维(Ron Kohavi)、黛安·唐(Diane Tang)、许...
导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。 01 假设检验:确立统计显著性 在对照实验中,实验组有一组样本,每个对照组各有一组样本。如果零假设是来自...
导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。 作者:罗恩·科哈维(Ron Kohavi)、黛安·唐(Diane Tang)、许亚(Ya Xu) ...
导读:p值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。 作者:罗恩·科哈维(Ron Kohavi)、黛安·唐(Diane Tang)、许亚(Ya Xu) ...
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...