統計學－－從對Ｐ值的理解談起
阿新 • • 發佈：2019-02-03
１.知乎來自的大神姚岑卓對Ｐ值的解釋，Ｐ值代表，在假設原假設（HO)正確時，出現現狀或更差的情況的概率.這句話意義深刻，值得品味.
2.另一個就是來自果殼的文章統計學裡“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的風流才子，對Ｐ值由來的解釋很通俗。正如他所言，設定一個想要推翻的結論的對立面的null hypothesis，而Ｐ值就是假設null hypothesis成立的情況下，計算實際觀察結果與零相吻合，以及更壞情況出現的概率。而這個概率就是Ｐ值.到這裡，後面的事我們就明白了（無非是一個小概率事件的原理).
3.針對於null hypothesis,我們老師的一個說法很地道:所謂 ‘無效’意指處理效應與總體引數之間沒有真實的差異，實驗結果中的差異為誤差所致，即處理”無效”.
4.最後我還要貼知乎上另一個大神的文章知乎匿名，因為他把幫我理清了一個東東。而這個東東有很多人都比較亂。那就是“顯著性檢驗”和”假設檢驗”這兩種理論體系。
總結上面幾點，我的理解與老師當時上課講假設檢驗時的說法有些不同：
α <0.05,說明犯一類錯誤（拒絕真實的原假設）是個小概率事件，故拒絕ＨＯ.
這與顯然顯著性檢驗中，Ｐ<0.05，原假設是個小概率事件,故拒絕ＨＯ，有著本質的區別。
到這裡我也就能理解第四條裡面為什麼很多人不把顯著性檢驗跟假設檢驗區分開了.因為，他們只是在理解過程上是不一樣的，在結果是一樣的。