統計學p值的含義是什么？ _統計學

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。
【統計學p值的含義是什么？】P值（P value）就是當原假設為真時，比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設， P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
總之， P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。
定義
p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。
換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這并不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變量，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

擴展資料：
歷史
1925年，英國遺傳學家兼統計學家羅納德·費雪（Ronald Fisher）出版了《研究者的統計方法》（Statistical Methods for Research Workers）一書。這本書的書名在當時看起來并不會“暢銷” ，但實際上這本書卻取得了巨大的成功，而且還使費雪成為現代統計學之父。
在這本書中，他著眼于研究人員如何將統計檢驗理論應用于實際數據，以便基于數據得出他們所發現的結論。當使用某個統計假設來做檢驗時，該檢驗能夠概述數據與其假設的模型之間的兼容性，并生成一個p值。
費雪建議，作為一個方便的指南，研究人員可以考慮將p值設為0.05 。對于這一點，他專門論述道：“在判斷某個偏差是否應該被認為是顯著的時候，將這一閾值作為判斷標準是很方便的。”
他還建議， p值低于該閾值的結論是可靠的，因此不要把時間花在大于該閾值的統計結論上。因此，費雪的這一建議誕生了p小于0.05等價于所謂的統計顯著性，這成了 “顯著”的數學定義。
參考資料：百度百科-P值

統計學p值的含義是什么？

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