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P-value個人理解

最近見到p-value的頻率有點高,之前也看到很多次了,基本當時懂了過幾天就忘記了,整理下。 P值定義[from:百度百科] P值即概率,反映某一事件發生的可能性大小。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。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。

P值解釋[from:百度百科]

P值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
P>0.05 碰巧出現的可能性大於5%
不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
P<0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
P <0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義

P值的使用例項
實驗考察一枚硬幣是否均已。: P:硬幣是均勻的。 Q:在100次投擲中,得到90次正面,10次反面。 先說我們想證明什麼?顯然想證明硬幣不均勻,把想證明的當作Ha,想證明的反面當作h0 在h0情況下得到Q(或者比Q更極端)的概率就是p-values,顯然p-value越小,說明h0越“不靠譜”,也就是其反面ha(這裡就是硬幣不均勻)“相對更靠譜”。
所以p-value檢驗。思路上更類似“反證法”,但是不是嚴格邏輯反證,而是概率層面上的反證。通過假設出我們需要證明目標反面的情況。然後從情況推匯出"出現最終觀察現象"的概率非常低(5%)。就認為我們假設出的那個“證明目標反面的情況”不靠譜。從而證明“證明目標”是ok的。 參考: 假設檢驗中的P值:http://baike.baidu.com/item/%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C%E4%B8%AD%E7%9A%84P%E5%80%BC

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