[求助]stata ttest的结果分析

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新手学习stata，做样本均数与总体均数1的t检验，结果如下，在结果的最后一行，有三个P值，他们各代表什么意思呢，哪个P值才是真正的结果呢？
请多指教！谢谢！

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关键词：Stata ttest 结果分析 test tata 样本

取中间mean等于1的p值，呵呵

谢谢saihuatuo指点！那另外两个P值有什么作用吗？

由于还没有入门，问的问题可能比较幼稚，请勿见怪。

显著性水平即为P值，STATA在进行假设检验时提供P值。P值就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率；P值越小，原假设为真的可能性也就越小，拒绝原假设的理由就越充分，即“小概率事件”。STATA一般会提供三个备择假设，即下面的三个P值。

所以，根据楼主提供的数据可以看到：

左边mean<1时P值接近于1,表明原假设和该备择都要拒绝；

而中间mean!=1则标识的是“均值不等于1”（“！”与“≈”的意思相同），此时P值非常小，所以原假设该拒绝；

右边mean>1时，同样P值非常小，拒绝原假设。

综合起来，样本中mean计算出来是53.3（看得不太清楚，猜的哈），确实是大于原假设mean＝1，所以最后显示检测的样本均值大于1.

 

假设检验的第一步就是确定零假设和被择假设。这里的零假设显然只能是mean=1。至于可能存在的被择假设就不可胜计了。Fisher曾说过，假设检验的作用是为了十分肯定地否定原假设。换而言之，被择假设往往放上我们希望认定的东西。

由楼主给出的东西我们可以看到，STATA给出了三个最常用到的被择假设。它们与零假设一道构成了三个不同的假设检验。楼主的被择假设是什么，就看相应的被择假设下的p值就可以了。p太小就接受被择假设，p稍大就接受零假设。简单直观。

4楼的一个说法需要纠正：“左边mean<1时P值接近于1,表明原假设和该备择都要拒绝”。本人短浅，从未听闻有假设检验的原假设和被择假设一道拒绝……p值那么大，说明应当接受零假设mean=1，拒绝被择假设mean<1。虽然，实际的mean高达83.3，使得原假设mean=1和被择假设mean<1看起来都不怎么靠谱，但此检验仍有意义：相比之下，mean=1的说法还是比mean<1更可信一些的。

[此贴子已经被作者于2008-7-28 0:03:23编辑过]

你的结果中，得到的t检验值为7.0568。假设检验的原假设为mean=1,其他三个为备择假设。如果均值不为1，那么备择假设可能会有三种情况：或者小于1，概率临界值为0.9903；或者大于1，概率临界值为0.0097；或者不等于（实际上等于以上两种情况下的概率之和），概率临界值为0.1095。你得到的t检验值为7.0568，远远大于检验的临界值，因此原假设均值等于1被拒绝，你的样本均值不等于1。（具体临界值可以通过查找t检验表得到与概率对应的数值，这里不再赘述）。另外，从三种情况下的临界概率看，大于1的临界概率为0.0097，表示均值大于1这个事件被拒绝的概率接近0 ，因此，你的结果应该是均值大于1。

[此贴子已经被作者于2008-7-28 0:05:19编辑过]

结果，何来结果？楼主连被择假设都没有告知，哪有如6楼所言那么明确的结果？

可能是我昨晚没表述清楚

通过P值同时拒绝原假设和备择假设是不对的。首先是t值大于1.96，因此可以考虑拒绝原假设；再看P值，mean<1应该拒绝。P值越小，拒绝原假设的理由就越充分，但是P值越大是不是就该接受原假设呢？这点我不敢苟同，至少还要综合考虑[95％conf. interval]，以及mean的取值情况。因此单凭mean<1时P值够大就得出“p值那么大，说明应当接受零假设mean=1，拒绝被择假设mean<1。”未免武断了。

并且我还是坚持我的结论：最后的结果应该是mean>1。

我说过了，楼主一天没有明说他的被择假设与原假设就一天没有结果。敢问8楼，倘若楼主的原假设是mean=1，被择假设是mean<1，那么结果还是接受mean>1？

假设检验是在保护原假设的前提下，从犯第一类错误的概率出发比较原假设与被择假设哪个更“靠谱”。仅此而已。

实际中，或不严格的时候，或者p值都两极分化比较厉害的时候，我们可以按8楼兄台的做法。

然而严格说来，这样的比较是不具有传递性的，不能说A比B“靠谱”，B比C“靠谱”，A就一定比C“靠谱”，听起来很美，但是这样的推导有可能产生矛盾的结论。原因就在于，假设检验有着保护原假设的前提且仅从犯第一类错误的概率出发。也就是说，比较是在不“公平”的情况下进行的。总是在“偏心”且“偏听偏信”，出来的结果不可能令自己左右为难么？

谢谢各位高手的指点！没想到简单的ttest，居然有这么多深奥的理论，真是让我汗颜！

看来相互讨论可以学到很多东西。