什么是统计学显著性水平:P值区别

2021年2月19日11:14:48什么是统计学显著性水平:P值区别已关闭评论

什么是统计学显著性水平:P值区别

我们可以事前决定用于否定H 的证据必须强到何种程度,也就是说我们想要多小的P值,这个关键的P值就是“显著性水平”(signifcance level),通常用希腊字母α表示。假设α=0.05,那么我们要求数据给出的否定H 的证据,要强到当H 正确时这种结果发生的概率不超过5%(20次中发生1次)。假设α=0.01,我们就想找到否定H 的更强证据,当H 事实上为真时,这种结果只有1%(100次中有1次)的发生概率。

统计学显著性

如果P值小于或等于α值,我们就称该组数据在a水平上具有统计学显著性。

“显著”(significant)在统计学上的意义并不是“重要”,而表示“仅凭随机性不易发生”。现在,我们给统计学显著性赋予数值,来表示所谓“不易”到底是什么意思。有0.01的显著性水平,常常用以下叙述来表示:“结果有显著性(P<0.01)”。这里的P代表P值。

我们并不需要用传统的5%和1%等显著性水平。P值提供了更多信息,允许我们在任意水平上评估结果是否有统计学显著性。

举例来说,P值为0.03的结果有α=0.05的显著性水平,但是没有α=0.01的显著性水平。然而,传统的显著性水平已经被人们广泛接受,作为“多少证据才足够”的标准。我们大概可以说,P<0.10代表“有一些证据”不利于零假设,P<0.05代表“适度证据”,P<0.01代表“有力证据”。

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