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p值越小差异越显著吗
显著
性水平与
P 值
有何区别
答:
事件属于接受区间,原假设成立而无
显著
性
差异
;事件属于拒绝区间,拒绝原假设而认为有显著性差异。P值:P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,
P值越小
...
p值
和
显著
性水平的关系是什么?
答:
2、取值含义不同:(1)
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,这表明,当作出接受原假设的决定时,其正确的可能性(概率)为95%或99%。(2)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...
能否认为假设检验时得到
的P值越小
,说明待比较各组间参数的
差异越
大?试...
答:
因为
P值
是: 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 它也表示拒绝原假设的最
小显著
性水平。 也可表示观察到的(实例的) 显著性水平。 它还可表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。P的意义不表示两组
差别
的大小,P反映两组差别有无...
spss里
的P值
答:
理论上来说
p值
是
越小
,
差异
性
越显著
0.01或0.05是统计学上一般的常用数字 但是具体到不同的学科,可能要求不一样 不过现在一般通用的还是0.05级0.01
显著
性检验
P值
怎么算?
答:
2. 反之,如果P值小于或等于0.05,我们称结果为“
显著
”,这表示对比结果中,有超过95%的可能性是由于实际差异而非随机性,而非同质总体的假设被拒绝的可能性不足5%。
P值越小
,对比
差异越
被认为是真实的,而非偶然。例如,在单侧检验中,当Z值大于1.645(对应0.05的单侧检验分位数)时,P值...
统计学题目,请问这张表格说明了什么,谢谢,在线等
答:
整张表是方差分析的过程,你不用管别的,直接看P-value那一列,
P值越小
,说明组与组之间的
差异越显著
,一般来说P小于0.05就说明差异很大。方差分析本身就是假设检验的一种,它假设的是组与组之间的均值相等。至于回归分析和它是没有太大关系的,你用什么统计方法取决于你需要什么样的结果 ...
spss中
P值
T值 F值代表什么? SIG值是不是P值?
答:
2、T值代表:对每一个自变量(logistic回归)的逐个检验。3、F值代表:方差检验量,是整个模型的整体检验。4、sig值包含
p值
。数据的显著性(sig)是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据
P值
的大小与显著性水平(0.05或0.01)进行相比较。如果P值0.01<P<0.05,则为
差异显著
...
p-value应用
答:
通常,统计学家会根据P值来判断结果的
显著
性。如果P值小于0.05,我们说差异是显著的,这意味着样本间的差异很可能不是由随机误差造成的;如果P值小于0.01,则认为差异非常显著。然而,P值并不能直接赋予数据价值,它仅仅说明了一个事件发生的可能性。因此,认为
P值越小
表示
差异越
大,这种观点是错误...
t检验中
p值越小
则认为两总体均数
差别越
大
答:
t检验中
p值越小
则认为两总体均数
差别越
大是错的。总体均值(population mean)亦称总体平均数,刻画总体取值的平均水平的特征数。总体中所有个体的算术平均值称为总体均值,则当总体容量非有限时,总体均值就是描写总体随机变量的数学期望。均数(平均数)是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
t检验中
p值越
大代表什么意思?
答:
二、P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,
P值越小
,我们拒绝原假设的理由越充分。总之,P值越小,表明结果
越显著
。但是检验的结果究竟是“显著的”...
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