统计学p值通俗解释 p值是什么意思( 二 )

Figure 6 卡方分布表（chi-square=0）
总结一下，
p-value的作用：p-value就是用来判断H0假设是否成立的依据。因为期望值是基于H0假设得出的，如果观测值与期望值越一致，则说明检验现象与零假设越接近，则越没有理由拒绝零假设。如果观测值与期望值越偏离，说明零假设越站不住脚，则越有理由拒绝零假设，从而推出对立假设的成立。
p-value的计算：计算chi-suqare，计算自由度，查卡方分布表。
总的思路是，
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。根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。
最后再划重点，把开头的几个问题再解释下。
p值可通过计算chi-square后查询卡方分布表得出，用于判断H0假设是否成立的依据。
大部分时候，我们假设错误拒绝H0的概率为0.05，所以如果p值小于0.05，说明错误拒绝H0的概率很低，则我们有理由相信H0本身就是错误的，而非检验错误导致。大部分时候p-value用于检验独立变量与输入变量的关系，H0假设通常为假设两者没有关系，所以若p值小于0.05，则可以推翻H0（两者没有关系），推出H1（两者有关系）。
当p值小于0.05时，我们就说这个独立变量重要（significant），因为这个独立变量与输出结果有关系。

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