p值 编辑
p值是假设检验中假设零假设为真时观测到至少与实际观测样本相同极端的样本的概率。很小的p值说明在零假设下观测极端结果的结果很小。学术出版中常常报告假设检验的p值。p值由于其确切意义难以掌握而屡遭误用；对p值的误用是元科学的主要课题。
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统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。
统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。
统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。
统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。
统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。
统计学的假说检定中，显著性差异是对数据差异性的评价，当某次实验的结果在虚无假说下不大可能发生时，就认为该结果具有显著性差异。更准确而言，譬如某项研究设定了一个数值α，表示型一错误与型二错误的出错概率，然后用P值表示虚无假说为真时得到某结果或比这个结果更极端的情况的概率。当p ⩽ α时，就可以认为结果具有统计学意义，或数据之间具有了显著性差异。显著水准应当在开始数据收集前就设定，通常习惯设定为5%或更低，因研究的具体学科领域而异。