关于假设检验的这段话如何理解？

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关于假设检验的P值计算有这样一段话：“首先假定需要考察的假设是成立的，然后基于此进行推导，来计算一下在该假设所代表的总体中进行抽样研究，得到当前样本（及更极端样本）的概率是多少。。。。”


请问各位，在计算P值时，为什么要计算比当前样本更极端样本的概率呢？？？？？？？
非常感谢，希望各位不惜赐教

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关键词：假设检验 如何理解 非常感谢 是多少 假设检验

“到当前样本或更极端样本的概率是多少。。。。”

  P值就是当前样本（观察到的实际数据）与原假设之间不一致的概率值。

  至于上段话中的极端样本，我的理解：给定显著性水平，我们判断是否拒绝原假设，显著性水平是我们事先确定的拒绝或不拒绝原假设的一个临界概率，那么抽样得到的一个特定样本，这个特定样本的实际的显著性水平，即P值如何呢？相对于给定的显著性水平而言，P值是某个特定样本给出的极端结果。

非常感谢这位朋友的回复，可惜本人脑子不灵光，解释的太深奥了没看懂。。。。。。。。，能有稍微通俗的解释吗？？？？

周末大家都不在。。。。。。。。我自己顶顶，有空大家帮我解答^_^

再顶顶嘿嘿。。。。。

还是自己多看几本书比较一下吧

如果“比当前样本更极端样本的概率”（即p值）很小，说明当前样本在原假设下是一个小概率事件，小概率事件居然发生了，说明原假设不合理。所以p值很小时（小于某个临界值时）拒绝原假设。楼主明白了么～？




1# lip1203

[quote]杨花点点 发表于 2011-3-20 20:25
如果“比当前样本更极端样本的概率”（即p值）很小，说明当前样本在原假设下是一个小概率事件，小概率事件居然发生了，说明原假设不合理。所以p值很小时（小于某个临界值时）拒绝原假设。楼主明白了么～？


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按照我的理解：为了证明在原假设成立的条件下，得到当前样本是一个小概率事件（以给定显著性水平为标准），为什么不直接计算得到当前样本的概率就可以了呢？而还要计算出比当前样本更极端样本的概率？还是不解啊，看来俺的脑子不够用啊？？？？？？？？

再次顶上，打破砂锅问到底嘿嘿

P值是接受原假设的概率，一般情况下P值大于0.05就认为原假设会发生，就是说极端情况发生的概率超过0.05就认为该种情况会出现。