p值也叫检验p值 是否定原假设的强度,p值的原理是这样的, 总体假定为原假设,抽一样本,在原假设条件下,这一样本出现的概率值,按照小概率事件在一次实验中不可能发生的原则,P值就是小概率事件(拒绝原假设的小概率事件)的概率值,值越小,说明原假设越不可能,也可叫拒绝原假设的显著性水平
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。
您好!在论文中展示t检验的p值通常可以在结果部分中进行说明。您可以将您的统计分析结果列成表格或文字形式,并在其中包括t值和p值。通常,在t检验的结果中,您应该提供足够的信息,以便读者能够理解您所研究的变量之间的显著性差异。如果您的p值小于,则表明您的结果在统计学上是显著的。您可以在结果中使用类似“t(df)=, p < .05”或“t(df)=, p=.0XX”这样的格式来展示您的t检验结果。希望这可以帮到您!
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