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如何理解和运用p统计值

发布网友 发布时间:2022-04-28 16:10

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热心网友 时间:2022-04-18 14:30

在SPSS 软件中,运算结果中也经常有p统计值给出。这里的p统计值实际上是一个与统计假设检验相联 系的概率。 专业的定义是:p统计值是在零假设成立的情况下,检验统计量的取值等于或超过所观察到 的值的概率,从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平。 例如,当你在文献中见到p<0.05的表述时,意味着如果给定一个真实的零假设,那么检验 统计量的取值等于或超过实际观察到的极端值的概率为0.05。大多数学者都把这一结果解释为 支持你否定零假设而接受替代假设的证据。有学者称p统计值为“实验使零假设相信者感到吃惊 的程度的度量”。p统计值越小,零假设相信者吃惊的程度越高。 我的理解是:“p统计值是对零假设者的支持率或支持程度”,这样比较好理解和记忆。p 统计值越小,就越不支持零假设者。在0.05的显著水平下,如果p<0.05,我们就可以否定零假 设。 有了计算机输出的p统计值,我们可以直接用它来替代F值或t值进行检验,而不必去查有 关统计表和比较临界值了。例如下面是使用SPSS进行多元回归的结果,我们要检验模型的显著 性和各变量系数的显著性。 在ANOVB节中,sig.就是p统计值,p=0.015<0.05,因此回归方程整体上显著;在coefficients 节中,x1、x3的p统计值大于0.05,不显著,只有x2的p统计值小于0.05,具有显著性。 到 的值的概率,从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平。 例如,当你在文献中见到p<0.05的表述时,意味着如果给定一个真实的零假设,那么检验 统计量的取值等于或超过实际观察到的极端值的概率为0.05。大多数学者都把这一结果解释为 支持你否定零假设而接受替代假设的证据。有学者称p统计值为“实验使零假设相信者感到吃惊 的程度的度量”。p统计值越小,零假设相信者吃惊的程度越高。 我的理解是:“p统计值是对零假设者的支持率或支持程度”,这样比较好理解和记忆。p 统计值越小,就越不支持零假设者。
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