本文主要是介绍aic值检验 p值_假设检验中的P值,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据。
P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,
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为有极其显著的统计学差异
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

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。
⑵ P>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。那种将“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。抽样所得的样本,其统计量会与总体参数有所不同,这可能是由于两种原因。
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