P值的统计显著性知识集.pdf

Minitab统计中常用P值 Minitab P P alpha=0.05 统计中常用 值判断关于 值：（ ） 1.正态检验：P0.05 正态，p0.05 非正态。 2. 线性相关关系：P0.05 无显著相关性，p0.05 存在显著相关性。 3.方差分析：P0.05 该因子不显著，p0.05 该因子显著。 4. H0 k=0,H1 K≠ 0 P0.05 p0.05 模型的有效性检验： （ ： ： ）： 模型无效， 模型有效 5.交互作用：P0.05 无显著交互作用，p0.05 有显著交互作用。 6.弯曲项检验：P0.05 模型无弯曲，p0.05 模型有弯曲。 7.失拟项检验：P0.05 无失拟，p0.05 有失拟。 8.等方差检验：P0.05 方差齐性，p0.05 方差非齐性。 品质协会(www.PinZ)@sunnyjiang分享 Download from /forum.php?mod=viewthreadtid=78821 Minitab统计中常用P值 • P-value是什么意思? Probability value的简称，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。 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 。P 0.05表示不显著，或者说没 有差异，判断正态的时候，也是P 0.05。 P值的意义：P值不是给定样本结果时原假设为真的概率，而是给定原假设为真时样本结果出 现的概率。 1. P值一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2. 拒绝原假设的最小显著性水平。 3. 观察到的(实例的) 显著性水平。 4. 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 • P值的范围为0 到1。p 值是一个概率，用来度量否定原假设的证据。概率越低， 否定原假设的证据越充分。可以将p 值与α 相比较，以确定是否应该否定原假设 (H0)。如果p 值小于或等于α，则否定H0。 如果p 值大于α，则无法否定H0。 通常对α 使用的值为0.05 （95% 置信区间？，如果p 值小于或等于0.05 ，则否定H0。 MINITAB 中什么时候用P值判断/F值判断 Answer 1: P值是指(F检验或者T或者其余检验量)大于所求值时的概率, 一般要小于于给定α就说 明检验显著.p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α 。P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标，P值小于 0.05 ，表示两组存在显著差异，P值小于0.01 ，表示两组间的差异极其显著。 方差分析也叫F检验，F值是F检验的统计量值, F值表示整个拟合方程的显著，F越大，表示方程 越显著，拟合程度也就越好，P值表示不拒绝原假设的程度。F=MSR/MSE, 其中MSR=SSR/ 自由 度, MSE=SST/ 自由度, 一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。 Answer 2: P值检验，P是一个概率值，它指的是原假设为真时出现当前数据情况的概率，为此， 为了判定显著情况，我们取了一个值α=0.05，如果P0.05，这与回归方程显著相关（自然界默 认两个事物是独立的，所以原假设为相互独立）； F值，也就是F统计量，因为SST(总偏差平方和）=SSE （残差平方和）+SSR （回归平方和），本 来是由SSR和SSE 的比值来判断显著关系的，但是他们的独立变数不一样，所以要除以各自的 自由度，也就是最后进行均方和的比较。如果FF(1-α)(DFR,DFE),则回归效果显著