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常驻站友
1楼
这个帖子发布于14年零19天前,其中的信息可能已发生改变或有所发展。
我们常常看到当p≤0.05(小于等于0.05)时有两种表述方法:
1. 有显著性差异
2. 差异有统计学意义
到底哪种表述更准确呢?这要从P值的英文原意说起。P值的英文原意为(statistical significance)statistical 是统计的,统计学的意思,significance是意义,重要性的意思,英文母语理解的significance并不含有“显著”之意。
为何这么说呢?因为“显著性差异”在汉语中给初入统计学的人带来一种“差异很大,两总体参数间差别很大”的感觉,其实不然。
p值很小时我们“拒绝H0,接受H1”,但是不要把很小的P值误解为总体参数间差异很大。拒绝H0只是说差异不为0,P值小只是说犯第I类错误的机会远小于检验水准a。
换一句话说“P值只是信心的保证!”,P值越小,我们越有信心认为两总体参数间存在差异!
一个简单的例子可以说明这个问题,假设两正态总体的均数间差值为1个单位(假设这1个单位是临床意义很小的1个单位,即实际“不显著”的差异),两总体间方差齐同可比,则我们不断的从两正态总体中抽样,用t检验来推断两总体均数间的差异。当样本量比较小的时候,P值会比较大,我们下“据目前的样本情况尚不能认为两总体均数间有差异”的结论,随着样本量的增大,我们发现P值在不断减小,而当样本量达到一定数量时,P值会小于0.05,这时我们就下“接受H1,认为两总体均数间存在差异”的结论,如果此时继续扩大样本含量,我们发现P值会继续不断减小,甚至P值可以为0.0000……,而总体均数的差值为1个单位是恒定不变的。只是因为我们的样本含量很大,所以我们更有信心认为两总体均数间确实存在差异了。而1个单位的差异是不是很显著呢??显然不是的。
说道这里,大家明白了吧。
但是大家一定要说了,现行很多教材上都用“显著性差异”的话啊。确实是这样,个人认为这是老一辈统计学家的习惯流传,习惯用语,自己并没有理解成“总体参数间差异很大”,但结果导致新入门的学子们误解了这句话的意思。
所以请各位网友纠正自己的用词,以免误导更多的人。
以上论点整理自中山大学方积乾教授的讲座和中国神经外科研究中心鲍遇海教授的讲座。
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常驻站友
2楼
看来现在没有人关心细节问题了。。。
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3楼
现在好像没有完全的统一,很多书上 都还写着 “有显著性差异”。但是个人认为 既然在统计学上差异有意义那么就说明差异有显著性,所以不用说 显著性吧
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铁杆站友
4楼
我倒觉得楼主有点牛角了。
统计的意义是什么?简单点说就是去除样本间的偶然误差性,寻求之间的本质上的必然性。
1个单位差异也许是小,但是在巨大样本前出现,它就是1个必然,临床有没有意义是另外一回事。
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