第1个回答 2024-04-25
根据费希尔的理论，当p值小于0.05时，在统计上是显著的。通常，人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平。然而，具体情况下，还应根据预先设定的显著性水平来判断。
显著性水平与P值的区别在于：
1. 表示含义不同：
- 显著性水平是假设检验中的一个概念，指的是当零假设实际上是正确的时候，我们却错误地拒绝它的概率或风险。
- P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。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。
2. 取值含义不同：
- 显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这意味着，当我们做出接受零假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
- 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。
P值的计算方法通常是，用X表示检验的统计量。当零假设H0为真时，可以由样本数据计算出该统计量的值C。根据检验统计量X的具体分布，可以求出P值。具体地说：
- 左侧检验的P值为检验统计量X小于样本统计值C的概率，即：P = P{ X < C}。
- 右侧检验的P值为检验统计量X大于样本统计值C的概率：P = P{ X > C}。
- 双侧检验的P值为检验统计量X落在样本统计值C为端点的尾部区域内的概率的2倍：P = 2P{ X > C}（当C位于分布曲线的右端时）或P = 2P{ X< C}（当C位于分布曲线的左端时）。
- 若X服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P值可表示为P = P{| X| > C}。