p-value是一种概率,表示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。在假设检验中,通过比较p-value与显著性水平α,可以决定是否拒绝原假设。如果p-value小于α,则在显著性水平α下拒绝原假设。 图注:p-value的定义 z-score定义 z-score在统计学中是一种无因次值,就是一种纯数字标记。它表示一个...
上图即为chi-square的计算公式,O代表观测值(observed value),E代表期望值(expected value)。有没有觉得这和方差的公式很像?没错,其实方差是一组数据与其均值的比较,而chi-suaqre是一组数据与另一组数据期望值的比较。那么在掷硬币这个例子中chi-square(卡方)=(3-5)^2/5+(7-5)^2/5=1.6 3楼2021-04-03...
在方差分析中，p-value值是评估不同组之间是否存在显著差异的关键指标。通常，p-value值越小，表明组间差异越显著。我们常以p-value小于或等于0.05作为判断标准，用于决定是否拒绝原假设，即是否认为组间存在显著差异。如果p-value小于等于0.05，说明有足够的证据支持组间存在显著差异；反之，如果p-valu...
解析 答:P值是指在假设检验中,根据样本数据计算得到的一个概率值。它表示了在原假设为真的情况下,观察到的统计量或更极端值发生的概率。P值越小,意味着观察到的数据在原假设下出现的概率越小,支持对原假设的拒绝,认为有统计显著性差异。反馈 收藏
p-value 值用于假设检验,帮助决定是否拒绝零假设。p-value越小,就越有可能拒绝零假设。 t分布表 比如我们已经计算出来了我们在参数为10的情况下,检验量为2.20,我们假设使用单边t-test,那么查表可知2.228>2.20,所以接受原假设。 但如果生物学家问你,我的原假设有多大的可能为假,我们只能说小于0.05。这显然不够...
p-value值的计算方法 P-value是一种用于检验假设的统计量，用于评估观察到的结果是否显著。P-value的计算方法有多种，具体取决于所使用的统计测试方法。以下是一些常见的P-value计算方法：1. 独立样本t检验：对于独立样本t检验，P-value是通过比较两组数据的均值差异与零假设（即两组数据无显著差异）下的期望差异...
P-value计算公式通常用于统计学中的假设检验。其计算方法是根据样本数据计算出一个统计量，然后根据该统计量的分布概率推断出在原假设成立的情况下，出现该统计量或者更极端情况的概率。最终得到的结果就是p-value值，表示了在原假设条件下样本数据出现的概率大小。P-value值越小，代表原假设越不可信，反之亦然。P-...
一句话解释p值的常见误解。。。），实际应用上，通过将p值和预先设定的临界值（通常会使用0.05）做比较，我们可以判断统计结果是否显著。这两个看起来不是很相关的数据，其实有着千丝万缕的关系。因为置信区间的计算方法，有时通过观察置信区间的范围，也能得出和p值相同的结论。从下面的例子出发，我们能从统计学...
只是经常会用到P值而已!(可能是因为看上去更加直接) 二、显著水平a 什么个啥? 就是认为规定的P值,一般都规定a=0.05 也就是说,如果P值小于显著性水平a 那么就落入了拒绝域,说明是一个小概率事件 除了用软件来算,EXCEL也自这个功能。 大家随便拿走,不谢!