p值小于0.05統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是？
p值小于0.05統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是？
1、P<0.05，碰巧出現(xiàn)的可能性小于5%，可以否定原假設(shè)，兩組差別有顯著意義。
2、P>0.05，碰巧出現(xiàn)的可能性大于5%，不能否定原假設(shè)，兩組差別無(wú)顯著意義。
3、P <0.01，碰巧出現(xiàn)的可能性小于1%，可以否定原假設(shè)，兩者差別有非常顯著意義。
P值是：
1、一種概率，一種在原假設(shè)為真的前提下出現(xiàn)觀察樣本以及更極端情況的概率。
2、拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平。
3、觀察到的(實(shí)例的)顯著性水平。
4、 表示對(duì)原假設(shè)的支持程度，是用于確定是否應(yīng)該拒絕原假設(shè)的另一種方法。
從研究總體中抽取一個(gè)隨機(jī)樣本計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值計(jì)算概率P值或者說(shuō)觀測(cè)的顯著水平，即在假設(shè)為真時(shí)的前提下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于或等于實(shí)際觀測(cè)值的概率。
1、如果P<0.01，說(shuō)明是較強(qiáng)的判定結(jié)果，拒絕假定的參數(shù)取值。
2、如果0.01<P值<0.05，說(shuō)明較弱的判定結(jié)果，拒絕假定的參數(shù)取值。
3、如果P值>0.05，說(shuō)明結(jié)果更傾向于接受假定的參數(shù)取值。
經(jīng)雙側(cè)兩樣本驗(yàn),若p<0.05,則對(duì)應(yīng)的結(jié)論是？
經(jīng)雙側(cè)兩樣本驗(yàn),若p<0.05，則對(duì)應(yīng)的結(jié)論是樣本率不全相等或完全不相等。
雙側(cè)檢驗(yàn)，就是指當(dāng)統(tǒng)計(jì)分析的目的是要檢驗(yàn)樣本平均數(shù)和總體平均數(shù)，或樣本成數(shù)有沒(méi)有顯著差異，而不問(wèn)差異的方向是否是正差還是負(fù)差時(shí)，所采用的一種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。
主要優(yōu)勢(shì)：
樣本（specimen）是觀測(cè)或調(diào)查的一部分個(gè)體，總體是研究對(duì)象的全部。
總體中抽取的所要考查的元素總稱(chēng)，樣本中個(gè)體的多少叫樣本容量。一般的，樣本的內(nèi)容是帶著單位的，例如：調(diào)查某中學(xué)300名中學(xué)生的視力情況中，樣本是300名中學(xué)生的視力情況，而樣本容量則為300。
t檢驗(yàn)-合理和正確解釋P＜0.05（Cohen‘s d 效應(yīng)量指標(biāo)）（一）
當(dāng)我們?cè)谑褂胻檢驗(yàn)的時(shí)候大多數(shù)時(shí)候都是小樣本為主，尤其是臨床試驗(yàn)中，用較少的樣本來(lái)推斷其所代表的總體是否有差異是我們的最終目的， 但是當(dāng)樣本量較大時(shí)，專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)果可能與真實(shí)情況有差別。因?yàn)閷?duì)于大樣本，輕微的差別就會(huì)導(dǎo)致t值變化很大，從而掩蓋了數(shù)據(jù)間真實(shí)的情況。
通過(guò)上圖兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的公式可以看出，決定t值大小的因素有樣本均數(shù)X，樣本數(shù)n和標(biāo)準(zhǔn)差S，大樣本量勢(shì)必影響t值的大小。
一味地去關(guān)注P是否小于0.05，而忽略了數(shù)據(jù)本身的情況是不可取的。關(guān)于正確理解P值的含義，我在此推薦程開(kāi)明老師的這篇文獻(xiàn)。由于篇幅所限，在此就不過(guò)多展開(kāi)。 今天我主要說(shuō)的是如何通過(guò)效應(yīng)量指標(biāo)來(lái)輔助解讀P值，其他方法我會(huì)在之后的文章中盡量補(bǔ)充。
效應(yīng)量的概念： 效應(yīng)量是指由于因素引起的差別，是衡量處理效應(yīng)大小的指標(biāo)。與顯著性檢驗(yàn)不同，這些指標(biāo)不受樣本容量影響。它表示不同處理下的總體均值之間差異的大小，可以在不同研究之間進(jìn)行比較。
平均值差異、方差分析解釋比例、回歸分析解釋比例需要用效應(yīng)量描述。效應(yīng)量不受樣本容量的影響。當(dāng)樣本容量大得到顯著時(shí)，有必要報(bào)告效應(yīng)量大小。
（來(lái)自百度百科） Cohen’s d用于t檢驗(yàn)，表明兩個(gè)均數(shù)之間的標(biāo)準(zhǔn)差異; η2（偏η2）主要用于方差分析（ANOVA），表明與變量X的水平變化有關(guān)的變量Y的變化比率。 翻譯成白話就是： 1、效應(yīng)量不受樣本量的影響，真實(shí)反映效應(yīng)大小情況。 2、討論自變量和因變量強(qiáng)度關(guān)系時(shí)，也不受樣本量影響。
（比如在回歸分析中） 3、同樣在回歸分析中，通過(guò)效應(yīng)量指標(biāo)可以真實(shí)得出自變量對(duì)因變量的重要程度，尤其在建模找危險(xiǎn)因素時(shí)很有用。 4、當(dāng)效應(yīng)量較小時(shí)，就算P值＜0.05，也不能輕易下結(jié)論。 案例說(shuō)明： 為了方便理解，我舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明效應(yīng)量指標(biāo)的實(shí)際意義。 一項(xiàng)開(kāi)展我國(guó)男嬰體重的調(diào)查，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示北方5385人平均體重為3.08kg，南方4896人平均3.10kg，3.08kg和3.10kg實(shí)際相差0.02kg，結(jié)論應(yīng)該是南北方男嬰出生體重相差不大才對(duì)。
但此時(shí)如果使用t檢驗(yàn)，得出的結(jié)果確是t=2.93，P=0.0034，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 此時(shí)如果堅(jiān)持統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論，則會(huì)得到一個(gè)不真實(shí)的結(jié)論。因?yàn)樵跇颖玖枯^大的時(shí)候，P值會(huì)趨于小概率。 Cohen\’s d 的計(jì)算： 很遺憾SPSS無(wú)法計(jì)算這個(gè)指標(biāo)，但我會(huì)介紹另一款統(tǒng)計(jì)軟件（JASP）可以輕易計(jì)算，在此之前我們先看看該指標(biāo)的計(jì)算公式百科。
獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)： ES=（m1-m2）/s-pooled，m：均值，s-pooled：聯(lián)合方差 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)： ES=（m1-m2）/s，m:均值，s：差值的標(biāo)準(zhǔn)差 Cohen’s d 的結(jié)果解讀標(biāo)準(zhǔn)： 以上兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都可以，任選一個(gè)就行。 由于不想篇幅過(guò)長(zhǎng)影響閱讀，本篇先了解一下效應(yīng)量指標(biāo)的使用背景，下一篇將通過(guò)具體的案例向大家展示，并且如何使用JASP這款軟件獲得Cohen\’s d效應(yīng)量指標(biāo)。
