基本介紹
- 中文名：假定值、假設機率
- 外文名：p-value
- 學科：推斷統計
- 分類：專有名詞
簡介,套用,計算方法,P值的意義,P 值的計算,
簡介
P-value基本翻譯：假定值、假設機率
假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容，是用於判斷原始假設是否正確的重要證據。
套用
用SAS、SPSS等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，這是由於它更容易套用於計算機軟體中。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的機率小於0.05 或0.01。實際上，P 值不能賦予數據任何重要性，只能說明某事件發生的機率。P < 0.01 時樣本間的差異比P < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示Pr > F，也可寫成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
計算方法
P值的意義
1. P值是一種機率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的機率。
2. 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3. 觀察到的(實例的) 顯著性水平。
4. 表示對原假設的支持程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
注意：
P值不是給定樣本結果時原假設為真的機率，而是給定原假設為真時樣本結果出現的機率。
P 值的計算
一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0 為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C ，根據檢驗統計量X 的具體分布，可求出P 值。
具體地說：左側檢驗的P 值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的機率，即： P = P{ X < C}右側檢驗的P 值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的機率： P = P{ X > C}雙側檢驗的P 值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的機率的2 倍： P = 2P{ X > C} (當C 位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。
若X 服從常態分配和t 分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。
