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P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上,P值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
P值由来
从某总体中抽
⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致;
⑵、这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同。
如何判断是那种原因呢?统计学中用显著性检验来判断。其步骤是:
⑴、建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平(0.05或0.01),决定接受还是拒绝H0。如果P>0.05,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0;如果P<0.05或P <0.01,可以认为差别不由抽样误差引起,可以拒绝H0,则可以接受另一种可能性的假设(又称备选假设,符号为H1),即两样本来自不同的总体,所以两药疗效有差别。
数据解释
文章来源:转载
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