显著性p值怎么看？

在统计学中，显著性p值是一个非常重要的概念，它是用来评估一个假设是否成立的重要指标。那么，显著性p值究竟是什么？又怎么看呢？本文将详细解释显著性p值的含义、计算方法、意义及应用等方面的内容，帮助大家更好地理解和掌握显著性p值。

一、显著性p值的定义

显著性p值，简称p值，是指在进行一次统计检验时，假设为真，计算得到样本数据出现的概率。如果这个概率小于一个特定的显著性水平（通常为0.05或0.01），就可以拒绝原假设，认为样本数据出现的概率太低，原假设不成立。

1. 显著性水平的设定：在进行统计检验时，需要设定一个显著性水平，通常为0.05或0.01。这个水平表示在假设为真的情况下，计算得到样本数据出现的概率小于0.05或0.01的概率很低，因此可以认为这个假设不成立。

2. p值的含义：p值是指在进行统计检验时，计算得到样本数据出现的概率。如果p值小于显著性水平，就可以拒绝原假设，认为样本数据出现的概率太低，原假设不成立。如果p值大于显著性水平，就不能拒绝原假设，认为样本数据出现的概率较高，原假设成立。
摘自: www.ws46.com

二、显著性p值的计算方法

显著性p值的计算方法通常是基于假设检验的原理，即假设实验结果的出现是由随机因素引起的，然后计算实验结果出现的概率。计算p值的具体方法取决于实验设计和所使用的统计分析方法。

1. 假设检验的原理：假设检验的原理是基于一个假设（称为原假设），然后根据样本数据计算出一个统计量，再根据该统计量计算出p值。

2. 计算方法：计算p值的具体方法取决于实验设计和所使用的统计分析方法。常见的统计分析方法有t检验、卡方检验、方差分析等，每种方法都有其特定的计算公式。

三、显著性p值的意义和应用

显著性p值的意义主要是用于评估实验结果的显著性。如果p值小于显著性水平，即p值小于0.05或0.01，那么可以认为实验结果是显著的，即实验结果的出现不是由随机因素引起的，而是由实验因素引起的。如果p值大于显著性水平，即p值大于0.05或0.01，那么可以认为实验结果是不显著的，即实验结果的出现是由随机因素引起的。

1. 显著性判断：如果p值小于显著性水平，就可以认为这个结果是显著的，即与原假设有差异。如果p值大于显著性水平，就可以认为这个结果不显著，即与原假设没有差异。

2. 结果方向判断：如果p值小于0.05或0.01，就可以拒绝原假设，并指出这个结果是反方向的。如果p值大于0.05或0.01，就不能拒绝原假设，并指出这个结果与原假设方向相同。

3. 应用场景：显著性p值的应用主要是用于评估实验结果的显著性，以便决定实验结果是否具有统计学意义。在科学研究中，如果实验结果的p值小于显著性水平，那么可以认为实验结果是显著的，可以将实验结果发表在学术期刊上。如果实验结果的p值大于显著性水平，那么可以认为实验结果是不显著的，需要重新设计实验或提出新的假设。

总的来说，显著性p值是评估一个假设是否成立的重要指标，通过比较p值和显著性水平的大小，可以判断这个结果是显著的还是不显著的，以及这个结果与原假设的方向是否相同或相反。在科学研究中，显著性p值的计算和解释是非常重要的，需要我们仔细理解和掌握。