统计学中p值计算公式_统计学中P值的计算!
匿名用户
1级
2007-07-06 回答
统计学意义(p值)ZT
结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性。换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例。通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求:所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,(参阅非参数和方差分析的正态性检验)。这种条件下有两种方法:一是用替代的非参数检验(即无分布性检验),但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是:当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态。
统计学中p值计算公式_统计学中P值的计算!相关推荐
- 传递函数的幅值计算公式_场地传递函数幅值谱的模拟计算
场地传递函数幅值谱的模拟计算 窦立军 ; 闫丽 ; 雷艳 [期刊名称] <长春工程学院学报(自然科学版) > [年 ( 卷 ), 期] 2001(002)001 [摘要] 传递函数是场地特 ...
- 统计学中p值计算公式_大学统计学白上了?800 多科学家联名反对 “统计学意义”,P 值该废了...
[新智元导读]三位统计学家在 Nature 上发布公开信,号召科学家放弃追求 "统计学意义",这封公开信一周之内吸引了超过 800 名研究人员共同签署.大学里好不容易听懂的统计学, ...
- t检验的p值对照表_统计学|各类统计检验方法大汇总
点击蓝字关注我们 教材中(<医学统计学>第七版,李康.贺佳,人民卫生出版社)列举了对于不同类型的资料,可以使用包括t检验.方差分析.卡方检验.非参数检验.直线回归与相关等在内的不同方法处理 ...
- vs 服务容器中已存在服务_容器中某Go服务GC停顿经常超过100ms排查
GC停顿经常超过100ms 现象有同事反馈说,最近开始试用公司的Kubernetes,部署在Docker里的Go进程有问题,接口耗时很长,而且还有超时.逻辑很简单,只是调用了KV存储,KV存储一般响应 ...
- kafka中topic默认属性_分享:Kafka 的 Lag 计算误区及正确实现
前言 消息堆积是消息中间件的一大特色,消息中间件的流量削峰.冗余存储等功能正是得益于消息中间件的消息堆积能力.然而消息堆积其实是一把亦正亦邪的双刃剑,如果应用场合不恰当反而会对上下游的业务造成不必要的 ...
- python中深拷贝和浅拷贝_**Python中的深拷贝和浅拷贝详解
甚至连type其本身都是对象,type对象 Python中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型 来确认变量到底是什么类型. 单独赋 ...
- 生活中回归分析实际例子_回归分析中R方和调整R方的区别
介绍 当我开始我的数据科学之旅时,我探索的第一个算法是线性回归. 在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后,我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测.我相信你们大多数人也会这么做的.但是一旦我们建立 ...
- mysql中无穷大如何表示_编程中无穷大常量的设置技巧
如果问题中各数据的范围明确,那么无穷大的设定不是问题,在不明确的情况下,很多程序员都取0x7fffffff作为无穷大,因为这是32-bit int的最大值.如果这个无穷大只用于一般的比较(比如求最小值 ...
- 机器学习中常见的损失函数_机器学习中最常见的损失函数
机器学习中常见的损失函数 现实世界中的DS (DS IN THE REAL WORLD) In mathematical optimization and decision theory, a los ...
- 定理在数学中的简写形式_数学中的s代表着什么? s符号在数学中表示什么
在几何计算中S是:面积 在代数中S是:路程 在统计方面S是:标准差 在行程问题中S是:距离 在时间问题中S是:秒 三角形全等中S是:边 扩展资料: 化学元素 硫(sulfur)是一种非金属元素,化学符 ...
最新文章
- epoch如何设置_使用TFRecordDataset时如何设置epoch计数器?
- MATLAB plot画图后横轴去除空白
- 吐槽一下现在的代码编辑器
- MonoDevelop笔记
- 关于checkbox
- 《对不队》团队项目用户验收评审
- javascript的stack overflow
- C++_-数据类型-字符型_转义字符_字符串类型--C++语言工作笔记012
- html怎么只操作第一个li,css3如何选择第一个子元素?
- 注塑机摆放间距多少合适_垃圾分类盛行,生产塑料环卫垃圾桶的注塑机怎么选?...
- jqueryui / accordion的用法记录
- kotlin中List,Map,数组的使用
- access阿里云 mysql_access数据库如何使用
- 离散数学及其应用 前言
- 软考中级网络工程师-第一章计算机网络概论(自我学习)
- python少儿图形编程_少儿Python编程_第十六讲:图形界面开发
- 专访架构师周爱民:谈企业软件架构设计
- python 基础代谢率计算_基于python实现计算且附带进度条代码实例
- Base64 和 MD5 加密
- android收集备忘录恢复工具,备忘录不小心删了怎么恢复?专业恢复工具分享
热门文章
- 万用表如何进行欧姆校零
- SAP-MM-PA精解分析系列之供应商(02)-账户组解析
- python绘制折线图保存_利用python向excel文件写数据并绘制折线图
- web前端程序员真的值这么多钱吗?
- 汇编 fsub ,fmul,fdiv,fild,CVTTPS2PI 指令
- 制作本地视频网站 苹果cms 超详细
- LeetCola_19_删除链表的倒数第N个节点_0723M
- 惠普136w墨粉量低_打印机墨粉量低怎么处理_打印机显示墨粉量低解决方法
- 括号序列(DP优化)
- Latex大括号左对齐