pvalue是什么意思？P-value基本翻译：假定值、假设机率 假设检验是推断统计中的一项重要内容，是用于判断原始假设是否正确的重要证据。应用 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 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，那么，pvalue是什么意思？一起来了解一下吧。
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，我们碰圆搏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"还是"高度显著的"需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
R·A·Fisher(1890-1962)作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。(当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。)Fisher的具体做法是:
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
P-value
基本纤睁翻译
n.
假定值；逗竖枝假山敏设机率
网络释义
P-value:显着性
|
P
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显着水准
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）的一种估蚂培计方法。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。
在统计学中，p值（p-value）是用来评估统计假设检验结果的一个指标。它表示在原假设为真的情况下，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。
p值的计算方法取决于所使用的统计检验方法。一般来说，计算p值的步骤如下：
建立原假设（H0）和备择假设（H1）。
根据问题的特点和数据类型，选择适当的统计检验方法。
根据样本数据，计算出相应的检验统计量（例如t值、F值、卡方值等）。
根据原假设，计算出在原假设为真的情况下，观察到的检验统计量或更极端情况出现的概率。
根据计算得到的概率，即p值，与事先设定的显著性水平进行比较。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为观察到的差异是显著的。
如果p值大于等于显著性水平，则无法拒绝原假设，认为观察到的差异不显著。
需要注意的是，p值并不表示原假设为真的概率，而是在原假设为真的情况下圆租棚，观察到的数据或更极端情况出现的概率。较小的p值意味着观察到的数据与原假设型袜不一致的可能性较大，从而支持备择假设。较大的p值则意味着观察到的数据与原假设一致的可能性较大，无法拒绝原假设。
需要根据具体的问题和数据类型选择适当的统计检验方法，并使用相应的统计软件或橘则公式进行计算。
P-Vaule 简单来说就是"在Ho为坦洞真下,比样本统计量还要极端的机率"当P-Vaule < α 时则应拒绝Ho。吵凯由於我们在做检定时求弃却域都必须先求出临界值(k)不过若母体为非常态分配则必须不断代入不同的数值来试所以并不好求,因此我们只要将P-Vaule求出来与 α 做比较,就可以轻易的直让碰枯接判断是否拒绝Ho了
以上就是pvalue是什么意思的全部内容，pvalue是衡量统计假设是否成立的概率值，通常用在科学研究和实验数据分析中。事先想好一个假设并收集实验数据后，假设的真假会影响到实验结果的显著性。Pvalue值可以用来衡量观察到的数据有多少可能出现在零假设下，即假设不存在任何影响因素的情况下，某种情况出现的概率。通常，Pvalue越小，证据越有力。
