※ 引述《freecandies (freecandies)》之铭言： : ※ 引述《hosaile (我和你:))》之铭言： : : 我是念生科的学生，时常在paper上的data中看见p-value， : : 我只大概知道，对一个实验最後的统计结果而言，p-value越小越好(错了请纠正) : : 但是，我却不懂什麽是p-value，p-value的意义又为何？为什麽越小越好？ : : 请各位念统计的或是懂统计的版友们麻烦教导一下，大感谢～ : 简单来说就是"拒绝虚无假设，却犯错的机率" : 所以当p-value越小，代表拒绝虚无假设这个决定犯错的机率越小 : 也就是越能肯定的拒绝虚无假设 补充一下, 此p-value会有个临界值(正确名称是"显着水平"), 表示为α,常用的是α=0.05(也有人用0.01), 看您是想分析比较什麽样的差异性 (eg. 比较由同一实验修改不同参数,前後得到的两组数据间之差异程度 --->适用paire t-test) 给予虚无假说(H1,H0) 将资料透过适用的统计检定方法(检定方法种类太多了)最後得到p-value, 当p-value<α(=0.05)时, 表示两资料间是有所谓"显着统计差异"的, 此α=0.05代表的意义是将此资料转换为t分布时(以资料的mean值当中心的近高斯分布) 我们要求的信赖区间为95% 在信赖区间以外的即上ㄧ篇大大所提之所谓的"犯错机率" 因此α值越小表示我们要求此假说越严苛 往往数据要完美到α=0.01(信赖区间取99%)是非常不容易的 所以大家常用的便是p-value<0.05就表示有统计上的显着意义了 当然p-value<<0.05(远小於0.05)就是越有统计上的显着意义了 --

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