假设检验中的p值是什么意思?为什么越小越好?

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我们做假设检验的时候,往往是希望p value越小越好。这个p value到底是什么意思呢?为什么越小越好?

 

LeBron   2017-02-26 15:40



   3个回答 
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并没有好坏之分,p值越小说明我们越有信心拒绝零假设。

p值本身是一个概率:在零假设下,观测值或者有甚于观测值发生的概率。这个概率越小,我们越趋近拒绝零假设。

这里比较特殊的是所谓的“有甚于”。比如说我们有一个正态分布,我们的零假设是这个分布的期望是0,对立假设是期望不等于0。我们从这个分布里随机取了100个数作为样本,这一百个数的均值是1。那p值就是在这个正态分布期望为0的前提下,这个样本的均值等于正负1,或者大于1,或者小于-1的概率。有甚于在这里就是大于1或者小于-1的意思。


MrMath   2017-06-12 10:26

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p值是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。

所以p值的范围是0到1。

p值越小,我们越倾向于拒绝原假设。


道画师   2017-11-22 07:59

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p value是犯Type I error的概率。

matt   2018-09-02 12:41



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