显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况...
t-value：t = 3.56，显示期初和期末成绩之间的差异有一定程度的显著性。p-value：p = 0.002，小于0.05，表明期初和期末成绩之间有显著差异，可以拒绝原假设。五、总结 T检验是评估两组数据是否具有显著差异的常用统计方法。在SPSS中，T检验的结果通常包含t值、p值、Levene's检验结果、均值差异及置信区间等信...
统计显著性是个令人困惑的概念，即使对科学家来说也是如此。2002年的一项研究发现，100%的心理学本科生...
统计学p>0.05时,数据之间的差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立。 假设检验中的p值是推断统计中的一项重要内容。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<...
显著性差异是指通过统计检验判断样本之间的差异是否具有统计学意义，换句话说，就是这种差异不是由于随机误差或偶然因素引起的。在SPSS中，显著性差异通常是通过假设检验来进行分析的，最常见的检验方法是t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。显著性差异的结果是通过一个叫做“p值”的统计指标来表示的。如果p值小于...
显著性字母通常用于统计学中，在假设检验中表示结果的显著性水平。显著性字母包括“p”、“α”、“β”等，其中，“p”代表概率值、p值，表示观察到的结果与原假设相符的概率；“α”代表显著性水平，通常取0.05或0.01，表示在这个显著性水平下，观察到的结果被视为有统计学意义；“β”代表第...
统计显著性是经常听到但可能没有真正理解的术语之一。当有人声称数据证明了他的观点,我们点头并接受它时,其实已经假设统计学家做了复杂的操作,产生了不容置疑的结果。事实上,统计显著性并不是一个需要多年研究才能掌握的复杂现象,而是一个每个人都能够实现而且应该理解的简单概念。与大...
实际显著性 实际显著性是指在不同总体之间的差异比较研究中,由于各个总体存在内在的变异性,而只有在当两个总体之间的差异绝对超过总体内部这类变异性时,我们就称它们间的差异具有实际意义上的显著性。 在以上4个案例的结论中,我们实际上可以得出具有统计意义上显著性...
不等于。因为两者的概率原理不同。显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。I型错误...