P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。
不同的P数值所表达的含义也是不一样的。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。
其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上,P值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
拓展资料:
计算P值的相关注意事项:
1、P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意义,并不表示差别大小。因此,与对照组相比,C药取得P<0.05,D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
2、P>0.05时,差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中,更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
3、统计学主要用上述三种P值表示,也可以计算出确切的P值,有人用P <0.001,无此必要。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本,其统计量会与总体参数有所不同,这可能是由于两种原因。
P值的其他含义:
1、 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。
参考链接:百度百科:假设检验中的P值