统计学中的显著性水平α和P分别是什么意思？请详细解答，谢谢~ 求问统计学里的P值是什么含义？请用通俗易懂的语言解释，谢谢！

1、显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。

显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，二类是随机差异，是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。

2、P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。

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”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

扩展资料

显著性水平的理解：

显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。

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 。对显著水平的理解必须把握以下二点：

1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。

2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。

参考资料来源：百度百科-P值

参考资料来源：百度百科-显著性水平

显著性水平α在统计学中叫做犯第一类错误的大小，第一类错误就是原假设是对的，但是被拒绝的概率，我们一般把这个显著性水平α定为0.05。
假设有个检验统计量是F,然后把样本数据代入F可以算出一个值记为f,那么P值就是在原假设成立的条件下P(F>f)这个概率大小，如果P值小于给定的显著性水平α我们就拒绝原假设，否则不拒绝。

急请问统计学P值的意义，谢谢~

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。

扩展资料

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，。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。
参考资料来源：百度百科-P值

在假设检验中,显著性水平α表示( )。 A.P{接受H0|H0为假} B.P{拒绝...
答：【答案】：C 解析：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，就也是α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。答案C就是原假设H1为真时，拒绝原假设H1的概率。

统计基础:显著性水平和P值
答：在统计学的世界里，显著性水平和P值是探索数据背后意义的关键工具。让我们一起解开这两个概念的神秘面纱。首先，让我们理解为何需要引入这两个概念。想象小林在研究一项引人入胜的问题：长沙男性与哈尔滨男性身高的差异是否显著。为了解答这个问题，他收集了两地各100位男性的身高数据，然后通过Minitab进行...

请问统计假设考验中的P值、Sig值、α值三者有何不同?
答：三者是等价的，都可以理解为显著性水平。计算的值如果小于0.05，就是差异显著；小于0.01则差异极显著。

在统计检验中,显著性水平是指
答：【答案】：A 统计学一般将低于0.05或0.01的概率称为小概率，即把0.05和0.01作为拒绝零假设的概率。0.05和0.01这种拒绝零假设的概率即显著性水平，用α=0.05和α=0.01表示。换句话说，显著性水平是统计推断时可能犯错误的概率。

p值和显著性水平的关系
答：p值和显著性水平的关系：统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。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...

统计学p值的计算公式是什么?
答：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。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 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有...

假设检验中的显著性水平α什么意思?
答：同时也就接受了备择假设），这表明我们作出了正确的决定。但是，由于假设检验是根据样本提供的信息进行推断的，也就有犯错误的可能。有这样一种情况，原假设正确，而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平，也就是决策中所面临的风险。

假设检验和显著性水平
答：在统计学中，假设检验是一种常用的方法，用于判断一个样本或一组数据是否与研究问题的假设相符。显著性水平是指在进行假设检验时，拒绝原假设的概率。通常将显著性水平的值设定为0.05、0.01或0.10等，称为“α水平”或“显著性水平”。📊假设检验的基本流程在假设检验中，我们首先建立一个原...

数据分析中的P值怎么计算、什么意义?
答：双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。二、P值的意义 P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差...

显著性检验-显著性检验
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 为有显著统计学差异,P<...