p值(p-value)是统计学中用于衡量观察数据与原假设之间不一致程度的指标,通常用于假设检验中判断结果的显著性。其核心作用是通过量化“原假设为真时,出现当前或更极端结果”的概率,帮助研究者决定是否拒绝原假设。p值的常用阈值为0.05,但具体解释需结合研究背景和统计严谨性。 1. p值的定义与作...
定义 P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。P值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受，然而这并不直接表明原假设正确。P值是一个服从正态分布的...
重复一下P值的定义,“P值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”,把这个定义套入上述硬币试验的场景中,比如你观察到“正面数是10或者90,正反面次数差异是80”: 如果原假设为真(硬币是均匀的),P值就是你投100次,所得的正反面数差异大于80的概率。 如果这个P值很大,表明,每次...
理解p-value是统计学领域中的关键概念，它与置信区间和t检验有着紧密的联系，但它们各自代表不同的统计思想。首先，让我们先明确p-value的定义。p-value是指在原假设成立的条件下，观察到当前数据或更极端数据的概率。简而言之，它衡量的是数据与假设之间的一致性。若p-value小于显著性水平（通常设定为...
2) p-value 的本质是控制PFR (false positive rate), hypothesis test 的目的是make decision. 传统上把小概率事件的概率定义为0.05或0.01, 但不总是这样. 主要根据研究目的. 在一次试验中(注意:是一次试验, 即single test), 0.05 或0.01的cutoff足够严格了(想象一下, 一个口袋有100个球, 95个白的, 5个...
首先要明白p-value的定义：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...
看到这个分布,不要鲁莽的下结论:没有任何统计显著的假设。如果真的没有统计显著性假设,p-value的分布应该是均匀的Uniform, 这是因为p-value就是这么定义的:原假设下均匀分布。 如果p-value呈现这个分布,说明统计检验使用错了。其原因可能是数据的分布不符合统计检验的假设,比如统计检验适用于连续数据,而提供的是离散...
在传统的应用研究中,我们追求具有很小p值的统计量。我们定义原假设的,其目的就是要拒绝它。在寻找组间差异时,我们会设定的原假设是组间没有差异,在研究变量之间的关系时,我们设定的原假设是变量间相互独立。然后我们收集数据来拒绝原假设,当收集到充足的数据后,检验过程是有统计功效的。
首先要明白p-value的定义:P值(Pvalue)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,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...