统计学上为什么P值大于0.05我们可认为该组数据是符合正态分布？

Question

1)P值的意义能否图解一下，我问过好多人了，他们讲了一半他们就自己糊涂了。
2）关于P值我老是跟显著与不显著的（小于0.05）搞混啊！

Answer 1

是的。大于0.05表示无差异，小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异，故符合正态分布。

由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。

由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。

扩展资料

集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

参考资料来源：百度百科-正态分布

Answer 2

简单讲一般可以这样理解：统计学里在差异性的比较中，大于0.05表示无差异，小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异，故符合正态分布。
P值不代表显著不显著，只是代表我们下错误结论的机率。本回答被网友采纳

Answer 3

不知道。。。等高人指点下。。学习ING