假设检验中检验的p值是什么

假设检验中的p值指的是在零假设为真的情况下，观察到样本数据或更极端情况的概率。简单地说，p值是一种衡量样本数据与零假设之间差异的指标。p值越小，意味着观察到的差异越显著，也就越有可能拒绝零假设。

一般来说，如果p值小于事先设定的显著性水平（一般取0.05），则可以拒绝零假设，认为样本数据与零假设之间存在显著差异。如果p值大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为样本数据与零假设之间没有显著差异。

需要注意的是，p值只是一种统计量，仅仅反映了样本数据与零假设之间的差异，不能代表科学研究的整体结论。在进行假设检验时，需要综合考虑样本数据、假设前提、统计方法等多个因素，以得出科学结论。

相关问题

什么是假设检验中的显著性水平？

在统计学中，显著性水平（Statistical Significance Level）通常表示为 alpha（α），是一个预先设定的阈值，用于决定在统计测试中拒绝零假设（H0，即样本数据与总体参数无差异或有极小差异）的概率。显著性水平越高，说明我们接受零假设时的宽容度越大；反之，显著性水平越低，意味着我们对样本结果与零假设之间的差异要求更高。

当进行假设检验时，比如t检验、z检验或者卡方检验等，我们会计算p值，这是观测到的样本结果与随机事件发生的概率。如果p值小于预设的显著性水平α，我们就认为观察到的结果是不寻常的，拒绝原假设的可能性较大，从而拒绝零假设。反之，如果p值大于α，我们一般接受零假设。

常见的显著性水平有0.05和0.01，分别对应95%和99%的置信水平，这意味着如果p值小于0.05，我们有95%的信心拒绝零假设，认为结果是真实的效应而非随机波动。选择显著性水平取决于研究者对错误类型（type I 错误，接受错误的零假设）的容忍程度和实验资源的限制。

卡方检验为什么要求P值

卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在关联性的统计方法。在卡方检验中，我们使用卡方统计量来评估观察值和期望值之间的差异。而卡方统计量的计算需要用到每个单元格的期望值，而期望值是基于给定的零假设计算得到的。而P值则是用来评估这个差异是否显著的指标，P值越小，说明观察值与期望值之间的差异越大，也就越不可能由偶然性导致。因此，卡方检验需要求P值，以便判断观察值是否与期望值之间存在显著的差异，从而决定是否拒绝零假设。