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p值越小差异越显著吗
显著
性检验
的P值越
大越好吗?
答:
1、统计学
显著
性检验,当显著性水平α取0.05时,P>0.05为“不显著”;P<=0.05为“显著”。P值指的是比较的两者的
差别
是由机遇所致的可能性大小。
P值越小
,越有理由认为对比事物间存在
差异
。例如,单侧检验显著性水平0.05对应的标准正态分布的分位数为1.645,而双侧检验的标准正态分布的0....
显著
性水平和
p值
是否有联系?
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
...
SPSS中
p值
小于0.05与p小于0.01的区别是什么
答:
一、检验水准不同:在SPSS中,
P值
小于0.05与p小于0.01的区别是0.05是设定的检验水准。简单来讲,小于0.05就认为可以拒绝原假设。0.05和0.01的区别是检验水准的不一样,0.01更高一些。P值小于0.05和0.01都是存在统计学
差异
,没有
越小越显著
的说法,这是最容易错的地方。二、数值不同:如...
p值
的统计学意义是什么?
答:
P值(P value)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。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”...
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
...
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
...
如何看待
P值
?
答:
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,就有理由拒绝原假设,
P值越小
,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”、“中度显著...
P值
是什么?
答:
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,根据小概率原理就有理由拒绝原假设,
P值越小
,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”、“中度显著的...
显著
性水平和显著性检验是什么关系呢?
答:
1、统计学
显著
性检验,当显著性水平α取0.05时,P>0.05为“不显著”;P<=0.05为“显著”。P值指的是比较的两者的
差别
是由机遇所致的可能性大小。
P值越小
,越有理由认为对比事物间存在
差异
。例如,单侧检验显著性水平0.05对应的标准正态分布的分位数为1.645,而双侧检验的标准正态分布的0....
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?
答:
正确理解
P值
与差别有无统计学意义 P
越小
,不是说明实际
差别越
大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
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