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假设检验中的p值假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值(P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。 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 < 05 为有统计学差异， P<01 为有显著统计学差异，P<001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于05 、01、001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F05 > F}或P = P{ F01 > F}。中文名假设检验中的P值属于推断统计用到SAS、SPSS等P值即概率90%的人还看了假设检验中p值的含义spss计算p值步骤p值为多少接受原假设假设检验中p与a关系P值由来从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。如何判断是哪种原因呢？统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（05或01），决定接受还是拒绝H0。如果P>05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P<05或P <01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以不拒绝另一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。数学应用数据解释P值 碰巧的概率 
P<001代表两个对比组之间有十分显著的差异!一般P<05即可证明两组之间差异显著!P越小差异越显著!
晓不得的话还是不要误导人家嘛:P<001代表两个对比组之间有十分显著的差异!一般P<05即可证明两组之间差异显著!P越小差异越显著!这种说法是错误的！不信请你看方积乾编的卫生统计学，在讲假设检验那一章的后面小节里面清清楚楚的讲明的P值的意义。大概意思是P值越小只能说明越有理由拒绝原假设，接受备择假设。
通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果05≥p>01被认为是具有统计学意义，而01≥p≥001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规
