p值，p值的概念及含义

编程之家2024-04-1490次浏览

统计学意义（p值）ZT

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大我们越不能认为样本中变量的关联，是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

统计学中t值和p值的区别为：

1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。

3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。

p值是指观察结果出现的概率，以及该观察结果是否符合假设检验的显著性水平。在统计学中，p值通常是通过比较实际观察结果与假设结果的差异来计算。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，并接受备择假设。因此，p值可以用来判断一个观察结果是否显著罕见。