1樓：酷感夏日
顯著性水平與p 值的區別：
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
2樓：行增嶽化鳥
p值說的是你算出來的一個檢驗變數所對應的概率值，比如算出來p值是10%，說的就是，你如果以此為界拒絕原假設的話，那麼有10%的可能性要犯錯誤，就是說本來原假設對，但是你卻給拒絕了。所以說p值越大，拒絕原假設的理由越不充分，有時候p值算出來接近0，就說明，你以這個數為界，如果拒絕原假設，那麼你不可能犯錯誤，就說明你這個數字非常不符合原假設。是不是很繞啊？！
p值和顯著性有什麼區別?
3樓：河傳楊穎
顯著性水平與p 值的區別：
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
p值計算方法
1、p值是：
1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的)顯著性水平。
4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
2、p值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c，根據檢驗統計量x的具體分佈，可求出p值。具體地說：
左側檢驗的p值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即：p = p
右側檢驗的p值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：p = p
雙側檢驗的p值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
4樓：啷哩個啷
顯著性水平是人為規定的(一般會取0.05,亦有0.01等其他值)。
p值是根據實驗結果計算得出的。兩者並不一樣。通過將計算出的p值和顯著性水平比較可以確定是否應拒絕原假設,即假設檢驗。
記錄實驗的**中似乎只給出實驗資料算出的p值,顯著性水平取0.05還是多少會讓讀者自行決定,即讓讀者去判斷此次實驗資料的p值是否足以得出拒絕原假設的結論。作者只在**「討論」部分中提及實驗的意義(通常拒絕原假設就意味著有新發現)。求採納
顯著性水平與p 值有何區別
5樓：禾鳥
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
擴充套件資料
p值的由來：
從某總體中抽樣
（1）這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致；
（2）這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。
判斷是哪種原因的做法：統計學中用顯著性檢驗來判斷。其步驟是：
（1）建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
（2）選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。
（3）根據選定的顯著性水平（0.05或0.01），決定接受還是拒絕h0。
如果p>0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p<0.05或p <0.
01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以不拒絕另一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
6樓：匿名使用者
1、定義不同
顯著性水平：顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。它是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.
05或α=0.01。這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
p值：p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測資料相同，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。
然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數，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。
2、理解不同
顯著性水平：顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。
事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。
p值：p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
3、結論不同
顯著性水平是人為規定的(一般會取0.05,亦有0.01等其他值)。
p值是根據實驗結果計算得出的。兩者並不一樣。通過將計算出的p值和顯著性水平比較可以確定是否應拒絕原假設,即假設檢驗。
記錄實驗的**中似乎只給出實驗資料算出的p值,顯著性水平取0.05還是多少會讓讀者自行決定,即讓讀者去判斷此次實驗資料的p值是否足以得出拒絕原假設的結論。
7樓：cmyyy營業員
1、如果原假設正確（原假設也稱無效假設），而我們卻把它當成錯誤的加以拒絕。犯這種錯誤的概率用α表示，統計上把α稱為假設檢驗中的顯著性水平。
顯著性水平不是一個固定不變的數字，其越大，則原假設被拒絕的可能性愈大，原假設為真而被否定的風險也愈大。
2、顯著性水平代表的意義是在一次試驗中小概率事物發生的可能性大小。3、
8樓：匿名使用者
顯著性水平也屬於p值，但是是人為規定的，作為試驗中的p值（（1-c）/2）的對照依據
比如 一個實驗中得出p值是0.05 那麼此結果在0.01顯著性水平下就不顯著 而在0.1的顯著性水平下就顯著。。。而0.01還是0.1是人為規定的，視實驗而定
統計中t值和p值的區別
9樓：千山鳥飛絕
統計中t值和p值的區別為：
1、t值，指的是t檢驗，主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
2、p值，就是當原假設為真時，所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
p值代表的是不接受原假設的最小的顯著性水平，可以與選定的顯著性水平直接比較。例如取5%的顯著性水平，如果p值大於5%，就接受原假設，否則不接受原假設。這樣不用計算t值，不用查表。
3、p值能直接跟顯著性水平比較；而t值想要跟顯著性水平比較，就得換算成p值，或者將顯著性水平換算成t值。在相同自由度下，查t表所得t統計量值越大，其尾端概率p越小，兩者是此消彼長的關係，但不是直線型負相關。
10樓：墨汁諾
一、t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料
二、p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
在相同自由度下，查t表所得t統計量值越大，其尾端概率p越小，兩者是此消彼長的關係，但不是直線型負相關。
假設檢驗中的p值越小，說明原假設成立的可能性越小嗎
假設檢驗的基本思想是 小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件專 p 0.01或p 0.05 在一次試驗中基本上不會屬發生。反證法思想是先提出假設 檢驗假設h0 再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小，則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為不假設成立。p值是在原假復設成立的 制...
統計中t檢驗法中p值該怎樣計算統計中t檢驗法中P值該怎樣計算
統計學中，p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，且p值越小，表明結果越顯著。為理解p值的計算過程，用z表示檢驗的統計量，zc表示根據樣本資料計算得到的檢驗統計量值。左側檢驗 h0 0 vs h1 0 p值是當 0時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資...
SPSS的F檢驗和P值怎麼做
獵天使魔女這款 的設計靈感源於日本著名的一款動作，冒險類遊戲獵天使魔女中的女主角貝姐，遊戲中的背景，可是大眾女神的形象啊，不僅樣子炫酷，身材還非常的 但是英雄聯盟中獵天使魔女這款 可謂是毀經典呀。遊戲模型很醜，但是這也不能怪模型師，畢竟原畫也就畫成那個樣子了，雖然說手感還行，沒有特效也就算了，醜成這...