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统计学的P值与α=0.05之间关系的具体含义是什么?为什么P>0.05就要接受原假设?
如题所述
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相关建议 2012-07-08
a风险是指发生类型1错误的风险,类型1错误是指原假设为真,但被判错。a风险是在进行
假设检验
前设定的,0.05就是你期望发生类型1的错误不高于5%;
P值是发生类型1错误的实际风险,当p>0.05,说明实际情况下发生类型1的错误大于了您的设定,所以不能驳回原假设。
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第1个回答 2012-07-08
根据中心极限定理,随机抽样所得样本中计算出来的统计量(例如样本均值)标准化后,应该满足某种已知分布(例如标准正态分布)。而且,抽样越是科学(例如方法得当,样本容量大等),标准化后的统计量越是会向抽样分布的数学期望(总体均值)集中,反映在图上就是会向图的对称轴(如果有的话)集中。相反,抽样越不科学,标准化后的统计量就会向图的两边移动,移动到什么地方(或者说这个值的绝对值大到什么程度)才导致我们拒绝原假设呢?
当这个值右边(假定是右侧单边检验)的横轴与图形围起来的面积(即概率和,就是你所说的p值)小于小概率水平(最常用的就是你这里说的0.05)时,就可以拒绝原假设,而接受研究人员自己的观点。
因此,alpha越小,研究就越严谨。但此时拒绝原假设,可能犯弃真错误(即第一类错误)。相反,如果计算出的p值大于alpha,就要接受原假设,此时又可能犯纳伪错误。
在统计软件中,p值可以直接看成是“原假设成立的概率”,或者说“纳伪的概率”,即,犯类型I错误的风险。
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