检验统计量的值怎么算(检验统计量的定义)

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1、P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。

2、具体地说： 左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X 右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X 若X服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。

3、 计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论： 如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。

4、 如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。

5、 在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。

6、 扩展资料： 假设检验理论的具体做法是： 假定某一参数的取值。

7、 选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。

8、 从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

9、 如果P 如果0.01 如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

10、 可是，那个年代，由于硬件的问题，计算P值并非易事，人们就采用了统计量检验方法，也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。

11、 统计检验法是在检验之前确定显著性水平α，也就是说事先确定了拒绝域。

12、但是，如果选中相同的a，所有检验结论的可靠性都一样，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。

13、 只要统计量落在拒绝域，假设的结果都是一样，即结果显著。

14、但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显著性有较大的差异。

15、 因此，随着计算机的发展，P值的计算不再是个难题，使得P值变成最常用的统计指标之一。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。