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p值大于0.05说明什么

一、P>0.05 表示无显著性差异;0.01

简单讲一般可以这样理解:统计学里在差异性的比较中,大于0.05表示无差异,小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异,故符合正态分布。 P值不代表显著不显著,只是代表我们下错误结论的机率。

你此处的0.05,或0.1,在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准,在假设检验中为I类错误),是用于判断差异存在还是不存在的界值点。 判断准则:若P>α,可认为各处理间无差异,若P

sig就是传说中的P值。SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布。K-S检验的原假设是数据服从指定的分布(如正态分...

研究有没有意义跟数据检验是否显著性没有关系。统计检验不显著,表明你目前找的研究变量可能并没有效,可以在今后的研究中 需要寻找新的变量继续研究。这就是科学研究的过程啊,你能说爱迪生发明灯泡的前面999次失败的试验是无意义的么? 举个例...

p=0.054>α=0.05 此时接受H0 表明参数相等或者无显著性差异或者不显著

比如你假设父亲教育和母亲教育对孩子的工资都没有影响,俩系数都是0,那么基于这个假设重新回归,这是个restrcited model,你只需要regress salary on own education and male,得到RSS(residual sum of squares,不同教材名字不一样,知道意思就行...

大于0.05是没有显著影响

都是存在统计学差异,没有越小越显著的说法,这是最容易错的地方

你可以差分再进行分析,p值大于0.05只是代表在置信水平为95%的不能通过检验。你的值是0.6的话,这说明显著水平不高,差分之后可以淡化随机性,显著性可能会提高 。你还可以采用对数模型,也可以提高显著性。

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