P-value

P-value：假定值、假设机率

P值的意义：

1. P值是一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2. 拒绝原假设的最小显著性水平。

3. 观察到的(实例的) 显著性水平。

4. 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

注意：

P值不是给定样本结果时原假设为真的概率，而是给定原假设为真时样本结果出现的概率。

当原假设为真时，该样本结果出现的概率为P-value

统计功效

在假设检验中， 拒绝原假设后（P-value）， 接受正确的替换假设的概率。

在假设检验中有α错误和β错误。α错误是弃真错误， β错误是取伪错误。取伪错误是指， 原假设为假，样本观测值没有落在拒绝域中，从而接受原假设的概率，即在原假设为假的情况下接受原假设的概率。由此可知， 统计功效等于1-β

统计功效的大小取决于多种因素, 包括: 检验的类型、 样本容量、α水平、单侧双侧, 以及抽样误差的状况。