如何理解统计学假设检验中 p 值

Realsmple 2024-11-28 21:59:46
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p值的计算公式=2[1-φ(z0)] 当假设h1为 p不等于p0时 =1-φ(z0) 当被测假设h1为 p大于p0时; =φ(z0) 当被测假设h1为 p小于p0时; 其中,φ(z0)要查表。 z0=(x-n*p0)/(根号下(np0(1-p0))) 最后,当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之,则不能否定假设。 注意,这里p0是那个缺少的假设满意度,而不是要求的p值。 没有p0就形不成假设检验,也就不存在p值统计学上规定的p值意义:p值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 p>0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 p<0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 p <0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 20210311
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