P值和顯著性有什麼區別？

1樓：

我們一般用到顯著性水平時，都是已經給定的顯著性水平，可是認為是乙個判斷依據。有了這個判斷依據，我們再用計算出來的樣本統計量對應的顯著性水平去判斷，如果樣本計算出的顯著性水平p小於事先給定的顯著性水平，那我們肯定要拒絕原假設。

ps顯著性水平，就是犯棄真錯誤的概率

給定的顯著性水平就是給定乙個犯棄真錯誤的概率的界限樣本計算出的顯著性水平p就是樣本計算出的犯棄真錯誤的概率。這個概率＜那個給定的界限，咱就不太怕犯了棄真錯誤，因為這個概率比給定那個界限還小小小小，乾脆點，拒絕原假設吧。

2樓：ALEKO

P值是你樣本統計量那個值接近尾部的那部分概率，而顯著性是提前規定好的，是先驗的。用P值檢驗比用拒絕域更能看出來顯著性差異。

拒絕域的話，你只要》或《某個特定的顯著性水平對應的值，就判定你H0不成立。而用P的話，假如你正好概率卡在顯著性水平上，就說明你的風險了，而這是用拒絕域不太好看出來的。當然你用拒絕域也可以。

P值長處是它反映了觀察到的實際資料與原假設之間不一致的概率值,與傳統的拒絕域範圍相比,P是乙個具體的值,這樣就提供了更多的資訊。如果事先確定了顯著性水平,如 a=0.05,則在雙側檢驗中,P>0.

025（a/2=0.025）不能拒絕原假設;反之,P<0.025 則拒絕原假設。

在單側檢驗中,P>0.05不能拒絕原假設,P< 0.05則拒絕原假設。

當然,也可以直接使用P值進行決策,這時P值本身就代表了顯著性水平。我們也可以使用P值,按照所需要的顯著性水平進行判斷和決策,具體做法就是用P值和需要的顯著性水平進行比較。

3樓：李耳總

當統計量在拒絕域，對應顯著性水平的集合的下確界，這個值是P值。

前提是樣本觀測值拒絕了顯著性水平的檢驗，當 \alpha

\]" eeimg="1"/>，也會拒絕顯著性水平的檢驗。