p-value(p值)和z-score(z分数)是统计学中两个重要的概念,它们各自具有独特的定义和应用场景。 p-value定义 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...
P-value=P(出现“更极端”情况的次数),如果这个p-value < 显著性水平α,则说明在原假设为真的情况下出现事件(正面90次,反面10次)是极端的,以至于我们不再相信原假设,因为p-value很小就说明在原假设为真的情况下出现观察到的极端情况的概率很低,但是根据小概率事件原理,概率很低的情况在一次实验中不可能出现,...
但如果你没有,你仍然可以使用以下粗略的准则来决定是否支持或拒绝原假设: If p > .10 →“notsignificant” If p ≤ .10→ “marginally significant” If p ≤ .05→ “significant” If p ≤ .01 →“highly significant.” 参考文献 https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/p-value/ https...
0-1之间均匀分布的p-value代表原假设H0 (null hypothesis)的P值。为什么它们是均匀分布的呢?这是根据p-value的定义来的。在原假设下,p-value有5%的可能低于0.05,10%的可能低于0.1,以此类推,就是一个均匀分布。 在p-value接近于0值的峰代表的是备择假设H1 (alternative hypothesis)(也包含部分假阳性)。如果把...
DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距。 Q-value,是P-value校正值,P值是统计差异的显著性的。Q值比P值更严格的一种统计。 p-value 就是 t-test 来的DrugAI...
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-...
在回归分析中,p-value是通过假设检验得出的结果,用于判断模型中自变量的系数是否显著不为零,即自变量是否对因变量有显著影响。 在一般的线性回归模型中,p-value是通过t检验得出的,它衡量了回归系数与零之间的偏差有多大。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则我们可以拒绝原假设,即认为自变量对因变量的影响是...
在统计分析中，p-value、p-adjust和q-value是三个关键概念，它们在检验假设和控制错误率中扮演重要角色。p-value是一个在假设检验中使用的统计量，它衡量在原假设（H0）成立的前提下，观察到特定结果的概率。当p值小于预先设定的阈值（如0.05），这暗示观察结果可能不支持H0，倾向于接受备选假设（H1...
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。这显然不够好。所以我们假设t分布的分布函数为F,计算F(t)(此时F(t)一定是小于0.95的)。如果F(t)等于0.94,...