统计中t检验法中P值该怎样计算

问题描述

精选答案

P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的。

通过直接比较P值与给定的显著性水平a的大小就可以知道是否拒绝假设，显然这就代替了比较检验统计量的值与临界值的大小的方法。

而且通过这种方法，我们还可以知道在P值小于a的情况下犯第一类错误的实际概率是多少， P= 0.03< a= 0.05，那么拒绝假设，这一决策可能犯错误的概率是0.03。需要指出的是，如果P> a，那么假设不被拒绝，在这种情况下，第一类错误并不会发生。 T检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错误的概率。例如:如果零假设是两个总体的均值相等(u1= u2)，但是从相应的两个样本中所计算出的样本的均值不相等，有一定的“差异”。

如果根据这个“差异”值计算出p< 0.01，那么就是说，如果零假设是正确的，即两个总体的均值相等，那么在样本的均值之间产生了像本例中这样大的差异的概率小于0.01。

也就是说，产生像这两个样本均值这样大的差异的原因是随机发生的，而不是由于它们所来自的总体本来的均值就不相等，出现这种差异结果的概率是< 0.01。

其他回答

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统计学中，P值是用来判定假设检验结果的一个参数。 如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，且P值越小，表明结果越显著。 为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。

左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0 P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(ZC≤Z|μ=μ0) 右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0 P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(ZC≥Z|μ=μ0) 双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0 P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(ZC≥|Z||μ=μ0)