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统计学p值>0.05的意义统计学p值意义
1、统计学p值大于0.05表示无差异，小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异，故符合正态分布。
2、由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。
3、由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。
4、统计学p值0.05的意义它是进行检验决策的另一个依据。
p值大于0.05接受还是拒绝？
p值大于0.05拒绝。
p大于0.05表示差异性不显著。
通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用P0.05 表示差异性不显著；0.01P0.05 表示差异性显著；P0.01表示差异性极显著。
简介
P值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。P值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
p值大于0.05接受还是拒绝?
P值大于0.05表示接受。
P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
P值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。P值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
p值总体思路：
1、做出H0，H1这对互斥的假设，计算出H0为真时的期望值，统计出实际的观测值，通过期望值和观测值求得chi-square（卡方），再通过卡方查表，得到p值。
2、根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-valueα，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-valueα，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。
p大于0.05是显著还是不显著？
p大于0.05是不显著。P值，比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小，P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P0.05，就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。P0.05称“不显著”；P=0.05称显著，P=0.01称非常显著。
p大于0.05统计学意义
这个是概率论和统计学里看到的吧这个P是显著性概率，当这个概率小于0.05的时候，我们就认为这个事件很容易发生，即假设可以成立;当这个概率大于0.05时，我们认为这个事件不显著，即假设不成立.当然，这个0.05不是确定的，只不过是我们习惯性的，也可以定为0.01，或者0.1都可以，根据情况而定0.05或0.01是表示一个小概率事件。
统计学上认为，发生概率非常小的事件在一次试验中是不可能发生的.那多小的概率才算是小概率呢就是0.05或0.01了.什么时候取0.05，什么时候取0.01，这个问题有些复杂，一般来说要求的结果比较严格的时候取0.01，也就是检验水准的选取原则问题。
p值大于0.05说明什么？
当这个概率小于0.05的时候,我们就认为这个事件很容易发生,即假设可以成立。
当这个概率大于0.05时,我们认为这个事件不显著,即假设不成立。
当然,这个0.05不是确定的,只不过是我们习惯性的,也可以定为0.01,或者0.1都可以,根据情况而定。
简介。
P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
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