补充内容：P值检验
随机性检验P值判断
随机性检验P值判断1、显著性检验无论从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法，一直被广泛应用。
“显著性检验”的英文名称是“significancetest”。
在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”(Statisticalhypothesistesing)的一种，显著性检验是检测科学实验中的实验组与对照组之间是否存在差异以及差异是否显著的办法。
“统计假设检验”指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。
任何人在使用显著性检验之前必须知道假设是什么。
一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0，把与H0相对应的假设称之为备择假设，记为H1。
如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设，此时，我们把这种错误称之为第一类错误。
通常把第一类错误出现的概率记为。
如果原假设不为真，而检验的结论却劝你接受原假设。
此时，我们把这种错误称之为第二类错误，通常第二类错误出现的概率记为。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。
我们把这样的假设检验称为显著性检验，概率α称为显著性水平。
显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α=0.05,0.025.0.01这三种情况。
代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或2.5%或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为“不可能事件”）。
假设检验是推断统计中的一项重要内容，在假设检验中长常见到P值(P-value,Pr)，P值是进行检验决策的一个重要依据。
P值即概率，是反映某一事件发生的可能性大小。
在统计学中根据显著性检验得到的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<0.001为有极其显著统计学差异。
其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05、0.01、0.001。
计算出P值后，将给定的α与P值比较，就可作出检验的结论：如果α>P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
研究中的统计检验与P值
研究中的统计检验与P值统计学是一个研究数据的科学，它在许多领域都拥有广泛的应用，从医学到经济学，从营销到环境科学。
其中，统计检验是一种重要的工具，用来确定样本数据是否可以作为总体的代表。
在统计检验中，我们通常使用P值来衡量样本数据与总体数据之间的差异。
P值是指在假设检验中得到的概率值。
在假设检验过程中，我们首先提出一个假设，即原假设（null hypothesis），然后通过收集样本数据来检验这个假设是否成立。
如果样本数据与原假设相符，则我们接受原假设；如果不相符，则我们拒绝原假设。
P值是用来衡量拒绝原假设的程度，也就是样本数据与原假设之间的差异。
对于一个给定的样本数据，我们可以使用统计方法来计算出一个P值。
这个P值的大小取决于样本数据与原假设之间的差异，以及样本大小等因素。
一般来说，P值越小，就说明样本数据与原假设之间的差异越大，我们更有理由拒绝原假设。
通常，我们将P值小于0.05的结果视为显著（significant），也就是说，我们有95%的把握相信样本数据与原假设之间存在显著的差异。
虽然P值在统计检验中被广泛应用，但它也存在一些争议。
一些人认为，P值并不能提供充分的证据来支持或反驳一个假设，因为P值只是衡量一个随机事件发生的概率，而并不关注数据的实际含义。
此外，一些研究人员也指出，当样本数据特别大时，P值可能会变得非常小，即使差异非常微小。
这可能会使得我们错误地拒绝原假设，从而得出错误的结论。
因此，一些研究人员提出了建议，不仅依靠P值来做出结论，而是使用更全面的方法来评估数据的实际含义和可能存在的偏差。
这些方法包括置信区间（confidence interval）、效应大小（effect size）和实验复制（replication）等。
置信区间是指在一定置信水平下，真实差异可能存在的区间；效应大小则衡量差异的实际大小；实验复制则是通过多次实验来验证结果的可靠性。
总的来说，统计检验和P值是一个重要的工具和概念，可用来评估样本数据和总体数据之间的差异。
p值检验原理
p值检验原理
p值检验原理是一种常用的统计方法，用于判断在某个假设条件下观察到的数据是否具有统计显著性。
它的原理基于假设检验的思想。
假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据进行分析，来判断一个关于总体参数的假设是否成立。
在p值检验中，我们首先提出一个原假设（H0），表示我们要验证的假设。
然后，根据观察到的样本数据，计算出一个统计量（例如t值、F值等），并据此得到一个p值。
p值是在原假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。
换句话说，p值是在假设成立的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
通常情况下，如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们会拒绝原假设，并认为观察到的数据具有统计显著性，即与原假设存在显著差异。
需要注意的是，p值只能提供对原假设的支持或反驳，不能证明某个假设的正确性。
同时，p值也不提供关于效应大小或实际意义的信息，它仅仅是一个用于判断统计显著性的指标。
综上所述，p值检验原理是通过计算在原假设成立情况下观察到的统计量或更极端情况的概率，来评估数据的统计显著性，并作出关于原假设的推断。
1。
补充内容：P值检验29页PPT
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯余香。
补充内容：P值检验4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
数据处理分析 P值的含义
P值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。
其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P 值表示。
⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。
如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
统计学上规定的P值意义见下表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理解P值，下述几点必须注意：⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。
因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C 强。
⑵P＞0.05时，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。
在药效统计分析中，更不表示两药等效。
哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜0.001，无此必要。
⑷显著性检验只是统计结论。
判断差别还要根据专业知识。
样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因kokofu 于2010-3-25 22:12 补充以下内容实际上生物统计原理基于此……呵呵。
t检验、f检验和p值详述_0
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------t检验、f检验和p值详述T 检验、 F 检验和 P 值一、 T 检验、 F 检验和统计学意义（P 值或 sig 值） 1、 T 检验和 F 检验的由来一般而言，为了肯定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会应用统计学家所开发的一些统计办法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家树立了一些随机变量的概率分布（probability distribution）进行对比，我们可以知道在多少%的机遇下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，涌现这结果的机率很少，亦即是说，是在时机很少、很罕有的情况下才呈现；那我们便可以有信念的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的（用统计学的话讲，就是能够谢绝虚无假设。
相反，若对比后发明，涌现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信念的直指这不是偶合，也许是偶合，也许不是，但我们没能肯定。
F 值和 t 值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是 F 分布和 t分布。
统计显著性（sig）就是呈现目前样本这结果的机率。
2、统计学意义（P 值或 sig 值）成果的统计学意义是结果真实水平（能够代表总体）的一种估量方式。
专业上， p 值为结果可信水平的一个递减指标， p 值越大，我1 / 8们越不能以为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p 值是将察看结果觉得有效即具有总体代表性的犯错概率。
如 p=0.05 提醒样本中变量关联有 5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们反复相似试验，会发明约 20个试验中有一个试验，我们所研讨的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
统计学上的p值的含义-概述说明以及解释
统计学上的p值的含义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述统计学上的p值是一种用来衡量统计显著性的指标，通常被用来评估实验结果的可靠性和重要性。
在进行假设检验时，p值是一个非常重要的参数，它可以帮助我们判断样本数据是否具有统计显著性，从而决定是否拒绝原假设。
p值的概念在统计学中扮演着至关重要的角色，因为它不仅可以帮助我们做出正确的决策，还可以帮助我们理解实验结果的可信度。
通过对p 值的合理解释和利用，我们能够更好地理解研究结果，推动科学研究的进步。
在本文中，我们将深入探讨p值的含义、作用以及解释，希望能够帮助读者更好地理解统计学上p值的重要性和意义。
1.2 文章结构文章结构部分内容应该包括对整篇文章的框架和逻辑的介绍，让读者在阅读之前能够对整篇文章有一个整体的概念。
例如：文章结构部分的内容：在本文中，将首先介绍p值的基本概念和定义，探讨p值在统计学中的作用和意义。
随后将对p值的具体解释进行详细分析，解释p值对研究结果的影响和重要性。
最后，总结p值在统计学中的重要性，同时也指出p值存在的局限性和未来发展方向。
希望通过本文的介绍，读者能够更深入地了解p值在统计学中的意义和应用，以及对研究结果的启示。
1.3 目的本文旨在深入探讨统计学中重要的概念——p值，并解释其在科学研究中的作用和含义。
通过详细解析p值的定义、作用和解释，读者将能更清晰地理解p值在假设检验和数据分析中的重要性。
此外，我们还将讨论p值的局限性和未来发展方向，帮助读者更全面地认识和理解这一统计学概念，以便更准确地应用于实际研究中。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解p值的含义，并在科学研究中更加灵活地运用这一概念。
2.正文2.1 什么是p值:p值是统计学中一个重要的概念，它是用来衡量数据的变异性对总体参数估计的影响程度的一种统计量。
在实际应用中，p值通常被用来判断在某种特定的假设条件下，观察到的数据结果是否具有统计显著性。
在假设检验中，p值是我们得到的样本数据的概率分布，表示在零假设成立的情况下，观察到的样本数据或比观察到的更极端的结果出现的概率。
p值的用法
p值的用法P值的用法P值是统计学中常用的一个概念，它是指在假设检验中，当原假设成立时，观察到的样本统计量与原假设相差如此之大或更大的概率。
P值越小，说明观察到的样本统计量与原假设相差越大，即越不可能是由随机因素引起的，因此越有可能拒绝原假设。
P值的用法主要有以下几个方面：1. 判断假设是否成立在假设检验中，我们通常会设定一个显著性水平，比如0.05或0.01，来判断观察到的P值是否小于显著性水平。
如果P值小于显著性水平，就可以拒绝原假设，认为观察到的样本统计量与原假设相差显著，反之则不能拒绝原假设。
2. 比较不同样本之间的差异P值也可以用来比较不同样本之间的差异。
比如，我们可以对两组样本进行假设检验，来判断它们是否来自同一总体。
如果P值很小，就说明两组样本之间的差异很大，反之则说明差异不大。
3. 评估统计模型的拟合程度在回归分析中，P值可以用来评估统计模型的拟合程度。
比如，我们可以对回归模型中的每个自变量进行假设检验，来判断它们是否对因变量有显著影响。
如果P值很小，就说明自变量对因变量的影响很显著，反之则说明影响不大。
4. 评估实验结果的可靠性在实验设计中，P值也可以用来评估实验结果的可靠性。
比如，我们可以对实验组和对照组进行假设检验，来判断实验结果是否显著。
如果P值很小，就说明实验结果很可靠，反之则说明结果不够可靠。
P值是统计学中一个非常重要的概念，它可以用来判断假设是否成立、比较不同样本之间的差异、评估统计模型的拟合程度以及评估实验结果的可靠性。
在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的显著性水平和统计方法，以确保结果的可靠性和准确性。
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例 2 从甲地发送一个讯号到乙地，设乙地受到的讯号是一个 随机变量 X，且 X : N(? ,0.2 2 ) ，其中 ? 是甲地发送的真实讯号
值，现从甲地发送同一讯号 5 次，乙地受到的讯号值为
8.05 8.15 8.2 8.1 8.25
给定显著性水平 α=0.05，试利用 p 值检验法检验假设检验问
P值的计算
用X表示检验用的统计量，样本数据算出的统计量
值记为C.当H0为真时，可算出P值。 左侧检验：p ? P{X ? C}
右侧检验：p ? P{X ? C}
双侧检验：X落在以C为端点的尾部区域概率的两
?2P{X ? C}, C在分布的右侧
p
?
? ?2P{X
?
C}, C在分布的左侧
（如果分布对称）? P{| X |?| C |}
以 0.0179 为基准做比较时，则上述检验问题的结 论如表 8-3 所示.
表 8-3 以 0.0179 为基准的检验问题的结论
显著性水平
拒绝域
检验结论
? ? 0.0179
? ? 0.0179
u ? u? , (u? ? 2.1)
u ? u? , (u? ? 2.1)
接受 H0 拒绝 H0
通过上述分析可知，本例中由样本信息确定的 0.0179是一个重要的值，它是能用观测值 2.1做出 “拒绝H0 ”的最小的显著性水平，这个值就是此
检验法的p值.
一般在一个假设检验中，利用观测值能够做出的 拒绝原假设的最小显著性水平称为该 检验的 p 值. 按
p 值的定义，对于任意指定的显著性水平α，有以下
结论
（1）若 ? ? p 值，则在显著性水平α下接受 H0 . （2）若 ? ? p 值，则在显著性水平α下拒绝 H0 .
有了这两条结论就能方便地确定 H0 的拒绝域. 这 种利用p值来检验假设的方法称为 p值检验法 .
P值= P(| U |?| u0 |) ? 2[1? ? (| u0 |)] ? 0.093 由于
α=0.05<0.093= p 值
故接受 H0 .
例3 用p值检验法检验本章第二节例 3的检验问题
H0 : ?1 ? ? 2 , H1 : ?1 ? ? 2， ? ? 0.05
解
用t 检验法，检验统计
p 值反映了样本信息中所包含的反对原假设 H0 的依据的强度，p 值是已经观测到的一个小概率事件 的概率， p 值越小， H0 越有可能不成立，说明样本 信息中反对 H0 的依据的强度越强、越充分 .
一般，若 p ? 0.01 ，称拒绝 H0 的依据很强或称检 验是高度显著的；若 0.01 ? p ? 0.05 ，称拒绝 H0 的依据 是强的或称检验是显著的；若 0.05 ? p ? 0.1 ，称拒绝 H0 的依据是弱的或称检验是不显著的；若 p ? 0.1，一般 来说，没有理由拒绝 H0 .
解 按题意，需要检验假设 H0 : ? ? 1.5, H1 : ? ? 1.5
这是一个有关正态总体下方差已知时对总体均值的单
边假设检验问题，采用
u 检验法得拒绝域为 u ?
x? ?0 ?/ n
? u?
由已知数据可算得
u ? x ? ? 0 ? 1.97 ? 1.5 ? 2.1 ? / n 1/ 20
p 值检验法
前面讨论的假设检验方法称为 临界值法，此法 得到的结论是简单的，在给定的显著性水平下，不是 拒绝原假设，就是接受原假设. 但应用中可能会出现
这样的情况：在一个较大的显著性水平（如α=0.05）
下得到拒绝原假设的结论，而在一个较小的显著性水
平（如α=0.01）下却得到接受原假设的结论.
这种情况在理论上很容易解释：因为显著性水平 变小后会导致检验的拒绝域变小，于是原来落在拒绝 域内的观测值就可能落在拒绝域之外（即落入接受域 内），这种情况在实际应用中可能会带来一些不必要的 麻烦.
在以下表中列出了显著性水平 α取不同值时相应的
拒绝域和检验结论 .
表 8-2 显著性水平
α=0.05 α=0.025 α=0.01 α=0.005
例 1 中的拒绝域 拒绝域 检验结论 u ? 1.645 拒绝 H0 u ? 1.96 拒绝 H 0 u ? 2.33 接受 H0 u ? 2.58 接受 H0
由此可以看出，对同一个假设检验问题，不同的 α可能有不同的检验结论 .
假设检验依据的是样本信息，样本信息中包 含了支持或反对原假设的证据，因此需要我们来 探求一种定量表述样本信息中证据支持或反对原 假设的强度. 现在换一个角度分析例 1，在 ? ? 1.5
时，u : N(0,1) ，此时可算得 P(u ? 2.1) ? 0.0179 ，当α
假如这时一个人主张选显著性水平 α=0.05，而另 一个人主张选显著性水平 α=0.01，则第一个人的结论 是拒绝 H0 ，而第二个人的结论是接受 H0 ，如何处理这 一问题呢？
例 1 一支香烟中的尼古丁含量 X : N(? ,1)，质量标准规定 ? 不 能超过 1.5mg，现从某厂生产的香烟中随机地抽取 20 支，测 得平均每支香烟尼古丁含量为 x ? 1.97 mg，试问该厂生产的 香烟尼古丁含量是否符合标准的规定？
故拒绝H 0
习题8-5
1、 一农场 10 年前在一鱼塘中按比例 20：15：40：
25 投放四种鱼：鲑鱼、鲈鱼、竹夹鱼和鲇鱼的鱼苗，
现在在鱼塘里获得一样本如下：
序号
1
2
3
4
种类 鲑鱼 鲈鱼 竹夹鱼 鲇鱼
数量／条 132 100 200 168 ? ? 600
题 H0 : ? ? 8, H1 : ? ? 8 .
解 这是一个有关正态总体下方差已知时对总 体均值的双边假设检验问题，采用u检验法，
检验统计量为
U
?
X ? ?0
?/ n
拒绝域的形式为
| u |? c
由已知数据可算得检验统计量的观测值
u0
?
x?
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ?/
?0
n
?
8.15 ? 8 0.2 / 5
?
1.68
量
T? Sw
X?Y 1/ n1 ? 1/ n2
:
t (22)
拒绝域的形式为| t |? c
观测值
t0 ?
31075 ? 28.67 2.85 1/12 ? 1/12
? 2.647
由计算机软件算得
p值 ? P(| T |?| t0 |) ? P(| T |? 2.647) ? 0.014725
由于
α=0.05 > 0.014725= p值