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p=0.001是什么意思_p值小于0.001_p 0.001

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p=0.001是什么意思_p值小于0.001_p 0.001

我在一些文献中看到p=0.001,然后数据上有三个*,请问各位大侠如何理解,不是有显著(0.05)和极显著(0.01)差异吗?

p=0.001就是指得出的结论的错误的可能性是0.001,也就是说有有99.9%的把握可以得出此结论。

一般是取显著性水平为0.05
*表示在什么水平下显著
一般*越多表示在越小的显著性水平下显著
*表示在0.1水平下显著
**表示在0.05水平下显著  【*表示0.05水平显著,是95%的把握可以得出结论。】
***表示在0.001水平下显著【**表示0.01水平显著,是99%的把握可以得出结论。】


p=0.001,是统计软件表示概率,<=0.001的表示方法。楼上各位说的都没错,但这个0.001不是一个确切数字,而是表示概率小于等于0.001,具体说来就是,在一次试验中得出你的那个无效假设的概率小于等于0.001,就是否定无效假设的意思。具体到实际应用,一般指“统计学上有极显著差异”。

统计学 p<0.001

晓不得的话还是不要误导人家嘛:P<0.001代表两个对比组之间有十分显著的差异!一般P<0.05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。

P<0.001代表两个对比组之间有十分显著的差异!一般P<0.05即可证明两组之间差异显著!P越小差异越显著!

若允许误差为0.05的话,表示有统计学意义,即拒绝原假设。接受备择假设

p值小于0.001是几个星—-回归分析 p值小于0.001 有意义吗

binary logistic regression

在回归分析中,p值用来检验系数的显著性水平
基于一个原假设,假设某一解释变量与被解释变量无关,需要设置相应的p值,比如0.05,当结果小于0.05的时候,就说明要拒绝原假设,也就是变量之间存在明显的线性关系(如果前面做的是线性回归分析的话)
这个系数是0而我们误认为它不是0的概率只有0.1%,可见这种错误的可能性是很小的

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