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在统计分析中p值的正确写法是什么
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统计学P值的含义与正确写法

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p值是科研论文中经常被引用的一个统计量,但它有被严重滥用的倾向。

早在20世纪20年代,p值仅出现在17%的已发表的心理学论文中;但根据一项之前的研究,截止到20世纪70年代,p值已经出现在多达90%的论文中。许多论文和研究都已证实了它在科学出版中被滥用的普遍性,美国统计协会也史无前例地首次就统计实践公开发表声明。由于该数值决定了假设检验在统计中的重要性,因此确保p值在使用中正确无误至关重要。

p值为什么如此重要?如何正确使用p值?

p值为什么重要?

我们先来解释一下什么是零假设。它意味着不存在与测试集、组、变量等有关的显著影响、模式或关系,观察结果是由于抽样或实验误差。如果零假设为假,则存在与观察数据有关的显著影响。但是,是什么决定观察结果的显著性,以接受或拒绝零假设呢?这就是p值的重要性所在:它提供了一个衡量标准,基于此,结果可以被认为是统计上显著或不显著。

p值用于显示在零假设为真的情况下,研究中所观察到的影响、差异或关系的可能性有多大。p值的范围为0到1。

正确使用

  1. p值并不暗示任何影响、差异或关系的强度或大小。添加相关系数或平均值可以帮助读者更好地理解你的研究结果。
  2. 为主要结果写上精确的p值,以维护科学的严谨性。如果确切的p值小于.001,你可以写“p < .001”。
  3. 由于p值不能等于0,请将“p = .000”替换为p < .001”,因为后者被视为标准做法。
  4. 确保在表述中使用“p < .05”而不是“p < 0.05”,因为在数值不能大于1的情况下,大多数专家不赞成在小数点前加零。

p value graphp值容易出错,尽管意图是好的。在进行研究论文复查,纠正语法错误及统计异常时,除了确保稿件在语言上准确无误之外,诸如p值等科学数值的正确应用同样至关重要。

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