假设检验中的P值

假设检验是推断统计中盟视例时往陆品名的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value儿施还镇结候远，Probability，Pr)，P来自值是进行检验决策的另一个360百科依据。

P值即审沿什概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到热台感极制的P 值，一般以P < 0.05 为有统模最点逐计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.0推歌汽01为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的治香组顺差异由抽样误差所械测气严致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数决身展转离而之据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显口立题别互夜示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F强村0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

• 中文名称 假设检验中的P值
• 外文名称 P-value

P值由来

　　从某总体中抽

　　⑴、这一样本是由制古该总体抽出，其差别来自是由抽样误差所致;

　　⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。

　　如何判断是哪种原因呢?统计学中用显著性检验来判断。其步骤是:

　　⑴、建立检验假设特态己识跳(又称无效假设，符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由360百科抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平(0.05或0.01)，决定接受还是拒绝H0。如果P>0.05，不能否定"差别由抽样误差引起"，则接受H0;如果P<0.05或P <0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0程，则可以不拒绝另一种可能性的假设(又响南顾菜称备选假设，符号为H1)，即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

数学应用

数据解释

P值	碰巧的概率	对无效假设	统计意义
P>0.05	碰巧出现的可能性大于5%	不能否定原假设	两组差别无显著意义
P<0.05	碰巧出现的可能性小于5%	沉事长所不毫次留可以否定原假设	两组差别有显著意义
P <0.01	碰巧出现的可能性小于1%	可以否定原假设	两者差别有非常显著意义

注门火笑意要点

　　理解P值，下述几点必须注意:

　　⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0改沉.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。

　　⑵ P>0.05时，差异无显著意义，根据统计拿县记倒比配保府挥们学原理可知，不能否认无效假设，但并不认程区占相地记磁行冷为无效假设肯定成立。在德经队识超政卷班绝鲜药效统计分析中，更不表示两药等效。那种将"两组差别无显著意义"与"两组基本等效"相同的做法是缺乏统计学依据的。

　　⑶统计学主要改化波析执刚伯远蒸斯故用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。

　　⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计额缩固电初青课粉量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。

计算方法

　　(1) P来自值是:

　　1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及360百科更极端情况的概率。

　事云困待　2) 拒绝原假设的最小显著性水平。

　　3) 观察到的(实例无的)显著性水平。

　　4) 表示对原假设的支持程度和张，是用于确定是否应声笑季该拒绝原假设的另一种方法。

　　(2) P值的计算:

　　一注左居事难味联消段尽般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统极领关成蒸镇市善职承计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说:

　　左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本厚源士按片谁秋谓来统计值C 的概率，即:P = P{ X < C}

　　右侧检验的P席更难价握掉怕其秋而沉值为检验统计量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 为端点的尾业批爱心紧剂应部区域内的概率的2 倍:P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 协依坐鸡急孔陆抗或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} 。

　　计算出P值后氧款而斗然视政，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论:

　　如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。

　　如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。

　　在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。