统计学中p值怎么算

如题所述

p值,也称显著性值或者Sig.值,用于描述某件事情发生的概率情况,其取值范围是0~1,不包括0和1,通常情况下,一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1。在绝大多数情况下,如果p值小于0.01,则说明至少有99%的把握,如果p值小于0.05(且大于或等于0.01),则说明至少有95%的把握,如果p值小于0.1(且大于或等于0.05),则说明至少有90%的把握。

在统计语言表达上,如果p值小于0.01,则称作0.01水平显著,例如,研究人员分析X对Y是否存在影响关系时,如果X对应的p值为0.00(由于小数位精度要求,展示为0.00),则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99%的把握,统计语言描述为X在0.01水平上呈现显著性。

如果P值小于0.05(且大于或等于0.01),则称作在0.05水平上显著。例如,研究人员在研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异时,如果对应的P值为0.01,则说明在0.05水平上呈现出显著性差异,即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异,而且对此类差异至少有95%的把握。绝大多数研究希望P值小于0.05,即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于0.05,如方差齐性检验时需要P值大于0.05(此处P值大于0.05说明方差不相等)。

可以利用SPSSAU进行计算,假设计算方差分析中的p值,从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差异。

如果手工计算,需要计算出F值,最后查表,然后判断是否有显著性差异,最后得到结论,使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内(过程简单,这里不展示),最后得到F值为0.606,p值为0.613大于0.1,说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。

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