在平时的学习中，大家都接触过数假设吧，下面是小编为大家整理的pvalue值的含义相关内容，欢迎大家分享，希望有帮助到大家。P-value基本翻译假定值、假设几率。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。应用用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。统计学根据显著性检

在平时的学习中，大家都接触过数假设吧，下面是小编为大家整理的pvalue值的含义相关内容，欢迎大家分享，希望有帮助到大家。

P-value基本翻译

假定值、假设几率。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。

应用

用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。

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 F，也可写成Pr( >

F)，P = P{ F0.05 >

F}或P = P{ F0.01 >

F}。

P值的意义

1.P值是一种概率，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。

注意：

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。

P 值的计算

一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。

具体地说：左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即： P = P{ X < C}；右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率： P = P{ X >

C}；双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍： P = 2P{ X >

C} (当C 位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X ＜ C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。

若X 服从正态分布和t 分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{|X| >

C} 。

计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论:如果α >

P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。