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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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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
扩展资料
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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p值小于0.05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
如果是毕业论文。至少要1万字,以上。因为医学论文。内容很多。太少了,说不清楚。如果是一般性论文。至少也要5000字左右。
P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。 统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, PF),P = P{ F0.05