统计学－－从对Ｐ值的理解谈起

１.知乎来自的大神姚岑卓对Ｐ值的解释，Ｐ值代表，在假设原假设（HO)正确时，出现现状或更差的情况的概率.这句话意义深刻，值得品味.
2.另一个就是来自果壳的文章统计学里“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的风流才子，对Ｐ值由来的解释很通俗。正如他所言，设置一个想要推翻的结论的对立面的null hypothesis，而Ｐ值就是假设null hypothesis成立的情况下，计算实际观察结果与零相吻合，以及更坏情况出现的概率。而这个概率就是Ｐ值.到这里，后面的事我们就明白了（无非是一个小概率事件的原理).
3.针对于null hypothesis,我们老师的一个说法很地道:所谓 ‘无效’意指处理效应与总体参数之间没有真实的差异，实验结果中的差异为误差所致，即处理”无效”.
4.最后我还要贴知乎上另一个大神的文章知乎匿名，因为他把帮我理清了一个东东。而这个东东有很多人都比较乱。那就是“显著性检验”和”假设检验”这两种理论体系。
总结上面几点，我的理解与老师当时上课讲假设检验时的说法有些不同：
α <0.05,说明犯一类错误（拒绝真实的原假设）是个小概率事件，故拒绝ＨＯ.
这与显然显著性检验中，Ｐ<0.05，原假设是个小概率事件,故拒绝ＨＯ，有着本质的区别。
　　到这里我也就能理解第四条里面为什么很多人不把显著性检验跟假设检验区分开了.因为，他们只是在理解过程上是不一样的，在结果是一样的。

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