在统计学中，P值是一个非常重要的概念，它表示观察到的数据与原假设的预期数据之间的差异显著程度。P值越小，观察到的数据与原假设的预期数据之间的差异越显著。这种差异可以用假设检验中的检验统计量来衡量。一般而言，统计显著性被设置为p<0.05或α=0.05，这意味着当p值小于或等于0.05时，我们拒绝原假设，认为观察到的数据与原假设预期的数据有显著差异。但是当我们谈到p值大于或等于某个值，如大于或等于0.05时，意义又是什么呢？下面是详细的解释：
当我们说P值大于或等于0.05时，我们通常接受观察到的数据与预期的随机样本相比并没有显著性的差异。也就是说，我们没有足够的证据来拒绝原假设（即观察到的数据符合预期的随机样本）。在这种情况下，我们不能确定观察到的数据与原假设预期的数据之间是否确实有某种实际影响。因为可能有以下原因造成了我们观察到的现象：仅仅是一个偶然的抽样结果或者是其他未知的因素。因此，我们不能确定观察到的数据与原假设预期的数据之间的差异是由于某种特定的因素造成的。在这种情况下，我们通常认为观察到的数据与原假设预期的数据之间没有显著差异。但是值得注意的是，这种结果并不意味着我们可以肯定存在一个真实的影响关系存在与否。因为我们仍然无法排除可能存在的未知因素或者其他随机干扰。所以在科学研究中，“接受原假设”通常是一个暂时的结论或者说是零效应的结果，而并不意味着找到了绝对正确的答案。我们还需要进一步的实验和观察来验证我们的结论是否正确。因此，当我们说P值大于或等于0.05时，我们通常认为观察到的数据与原假设预期的数据之间没有显著差异或者我们无法确定是否存在差异。但是具体的结论还需要根据具体的研究背景和目的来确定。因此，在实际应用中我们需要结合其他因素和数据来进行综合分析和判断。
统计学p值 gt 0.05的意义 统计学p值意义
在统计学中，P值是一个非常重要的概念，它反映了观察到的数据与原假设下预期的数据之间的差异程度。P值的大小可以用于推断总体样本是否存在显著的差异。
通常情况下，我们会设置一个显著性水平，如α = 0.05或α = 0.01等。这里的P值是指当原假设为真时，观察到的数据或更极端的数据出现的概率。如果这个概率低于设定的显著性水平（比如α = 0.05），我们就认为这个观察到的现象具有统计显著性。这就意味着相对于我们事先设定的概率（如α），观察到的数据与原假设存在显著差异的可能性非常小。
当P值大于设定的显著性水平（如P > 0.05）时，我们通常认为观察到的数据与原假设没有显著差异。也就是说，我们不能拒绝原假设，或者说观察到的现象在统计学上并不显著。这种情况通常表示我们不能从数据中得到强有力的证据来支持我们的研究假设或者模型的某些特性。但请注意，这并不绝对意味着观察到的现象不存在或不能发生，只是基于当前的数据和设定的显著性水平，我们不能得出其显著的结论。因此，在做决策时，还需要结合其他证据和专业知识进行综合考虑。
免责声明：本文为转载，非本网原创内容，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。