本文解释了该值是什么以及如何解释它。因此，您将了解 p 值在统计学中的含义、如何计算 p 值以及逐步解决的练习。

在统计学中， p 值（或p-value ）是假设原假设为真时获得检验统计量的概率。也就是说，p 值是 0 到 1 之间的值，用于假设检验以拒绝或接受原假设。

具体来说，如果 p 值低于显着性水平，则拒绝原假设。另一方面，如果 p 值大于显着性水平，则接受原假设并拒绝备择假设。我们将在下面详细介绍 p 值的解释。

简而言之，p 值用于接受或拒绝研究假设，因为它有助于区分偶然结果和统计显着结果。

p 值有时也称为p 值，因为它是一个英文术语，许多统计研究都是用英文发表的。

现在我们已经了解了 p 值的定义，让我们看看如何在统计检验中正确解释 p 值。

基本上，p 值解释如下：

因此， p 值的解释取决于所选的显着性水平。通常，显着性水平设置为 0.05 或 0.01，但这是由研究者决定的任意值。

请注意，p 值的值并不意味着假设一定是正确的，而只是表示假设被拒绝，或者假设没有被拒绝，因为由于 p 值，存在统计证据表明该假设成立。然而，一个人可能会犯错，当原假设为真时拒绝原假设，或者相反，当原假设为假时不拒绝原假设。虽然出错的概率很低，但她也有可能出错了。

简而言之，当p值小于显着性水平（通常α = 0.05）时，我们说p值显着，因为如果p值小于显着性水平，则意味着有显着证据拒绝零假设。 。

为了让您更好地理解统计学中 p 值的含义，下面您可以看到一个通过计算 p 值来解决假设检验的示例。

在这种情况下，假设检验的原假设和备择假设如下：

为了解决这个问题，我们将采取5%的显着性水平。

我们随机取的值 (5.25 cm) 与理论平均值 (5.00 cm) 偏差 0.25 cm。因此，要计算此假设检验的 p 值，我们需要确定有多少值偏差 0.25 厘米或更多。对10,000个单位的样本进行分析后，我们发现有183个单位的尺寸小于4.75厘米，而另一方面，209个单位的尺寸大于5.25厘米。

尺寸为 4.75 厘米或以下的件数：183尺寸 5.25 厘米或以上的件数：209

因此，为了计算该假设检验的 p 值，我们需要将发现的偏差为 0.25 厘米或以上的硬币除以样本大小。

然后，计算出的 p 值低于之前选择的显着性水平：

因此，我们拒绝零假设，因此有重要的统计证据表明我们购买的零件平均长度与最初商定的长度不同。

正如您在本例中看到的，假设检验的 p 值可以在不知道参考分布的情况下确定，尽管这种情况并不常见。要查看更多 p 值计算示例，您可以查看我们网站上的假设检验示例。

最后，我们以摘要形式为您留下最重要的价值结论。

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多