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二月的小桃子
首页 > 医学论文 > 一般医学论文中的p值是多少

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偶是透明哒

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p值小于被认为是确定实验数据可靠性的金标准。这个标准支持了大多数已发表的科学结论,违反这一标准的论文很难发表,而且也很难得到学术机构的资助。然而,即使是菲舍尔也明白,统计显著性的概念以及支撑它的p值具有相当大的局限性。

P值研究

P值经常被曲解,统计的显著性不等于实际的显著性。此外,为了让数据更漂亮,很多研究人员有意无意地将p值向上或向下调整。美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的名誉教授、统计学家和流行病学家桑德·格林兰德(Sander Greenland)说:“你可以用统计学方法来证明任何事情。”

他是呼吁统计学改革的科学家之一。只依靠达到统计显著性的研究经常会得出不准确的科学结论,这种判断标准可以把真的事情判断为假的,也可以把假的事情判断成真的。在菲舍尔退休,移居澳大利亚后,有人问他,在漫长的职业生涯中他是否有任何遗憾,他明确回答道:“当初不该提出。”

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先米团子

可能显著,可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率(P)水平的选择。所谓“无效假设”,就是当比较实验处理组与对照组的结果时,假设两组结果间差异不显著,即实验处理对结果没有影响或无效。

这个严谨的说,就直接对这个p=进行一个讨论 可能是显著 也可能是不显著,因此可以在以后的研究中扩大样本量进一步求证。  但实际是你双击以下 那个  肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于,一般都是大于

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如果P值小于某个事先确定的水平,理论上则拒绝零假设,反之,如果P值大于某个事先确定的水平,理论上则不拒绝零假设。常用的显著性水平是,和[1]。

不同的水平各有优缺点。水平越小,判定显著性的证据就越充分,但是不拒绝错误零假设的风险,犯第二类错误的可能性就越大,统计效力就越低。

选择水平不可避免地要在第一类错误和第二类错误之间做出权衡。如果犯第一类错误造成的后果不严重,比如在试探性研究中,我们可以将α水平定得高一些,如或。

如果研究样本很小,为了提高统计效力,我们在某些研究中也不妨提高口水平。但是,如果犯第一类错误造成的后果很严重,比如我们要基于某项研究发现决定是否在全国推行某项教学改革,我们则需要将α水平定得低一些,如或。

参考资料:百度百科-显著性检验

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爱宇冰冰

P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明:比较两个样本的均数有没有差别,采用反证法,首先建立假设检验,H0:假设两组没有差别,H1:假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率,一般取P<作为临界值,若P<则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于,为小概率事件,此时拒绝H0,接受H1。P>接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异,不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算,现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。

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