关于p值的理解

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请教一下关于p值的理解，我用红色标出来的，我的疑惑是，一般检验的结果是t值越大越好啊，但是在标记的红色部分，说的得到“一个等于或大于14.260的t值得概率是0.0000003”，还有“得到一个大到3.8128或更大的t值的精确概率（即p值）仅约0.0026，因此，如果我们拒绝这个虚拟假设，我们犯第一类错我的概率仅为1万次中的26次...“，问题是，前面说过t值越大越好，为什么却讨论的是等于或大于t值得概率，而不是讨论小于t值得概率？（也有可能是自己没想通，希望高手指点一下，不胜感激）谢谢

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关键词：高手指点 红色部分 不胜感激 大于1 色标 不胜感激

首先要注意一点：统计学中的假设检验是认为小概率事件在一次试验中不会发生。对于t分布的图形是类似于正态分布的，在检验时，也就是将计算出的t值和某个显著性水平（比如0.05）下的t统计量的临界值相比较，所说的t值越大越好，也就说这个t值远远大约某个临界值，使得我们有充分理由拒绝原假设。当然还有一个简单的比较方法，就是用p值（即为最小显著性水平）和给定的显著性水平（比如0.05）相比较，当p值小于给定的显著性水平，我们就拒绝原假设。看看附件也许你就明白了。附件中的p值是指横坐标上那一点向右的面积，而这一点是p值对应的t统计量的值。因为p值是概率。

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我认为上面的回答不是很正确，其实真正理解P，最好的方法就是通过t统计量来理解。上面的说法完全没有解释是单边检验还是双边检验，楼主的问题是为什么是讨论等于或大于t值的概率，而不讨论小于t的概率，首先这种说法不是很准确，如果讨论的话应该先加个前提：单边（左or右）检验或者双边检验。假如是双边检验的话，那么将x的数值带入到t统计量的计算公式中会计算一个t值，那么我们需要考虑的是该t值是落在了a/2分位数的什么位置。由于t分布是对称分布，两个a/2分位数是关于0点对称的，如果t值的绝对值是大于a/2分位数的话，那么就称此时的x值落在了拒绝域当中，此时应该是拒绝原假设的，而p值就是小于-abs（t值）与大于abs（t值）的概率，这个概率和肯定是小于a的，所以称x的发生相当于一个小概率事件的发生。同样也可以分析单边假定。如果是左边检验的话，那么需要分析的是小于等于，而如果是右边的话需要分析的是大于等于。

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