统计学中的p值和以及拒绝原假设的含义

发布网友发布时间：2024-09-09 15:09

共1个回答

热心网友时间：2024-10-29 14:31

p值代表衡量样本数据与原假设差异程度的指标。在假设检验中，它表示观察到数据与原假设相差如此之大或更大的概率。通常，当p值小于显著性水平（常见为0.05或0.01）时，拒绝原假设；反之，接受原假设。例如，p值为0.02意味着原假设为真时，出现如此数据或更极端数据的概率仅为2%，因此拒绝原假设。

具体来说，p值是原假设成立时，检验统计量取到比观测值更极端的概率。下图直观展示了这一概念。

在回归分析中，原假设可能涉及特定参数值或变量间无显著关系。拒绝原假设表示样本数据提供了足够的证据支持模型中参数值不等于特定值或存在显著关系。例如，在研究学生考试成绩的回归模型中，我们假设学习时间、家庭背景和性别对成绩有影响。若家庭背景变量的p值大于0.05，表示无法拒绝原假设，即家庭背景对成绩影响不显著。相反，学习时间和性别变量的显著性p值说明我们可以拒绝原假设，这些因素对成绩有显著影响。因此，学习时间和性别是预测学生成绩的关键因素，而家庭背景则不是。