如何解释小于 0.001 的 p 值（附示例）

检验假设用于检验关于总体参数的假设是否正确。

每当我们进行假设检验时，我们总是定义原假设和备择假设：

• 零假设 (H ₀ )：样本数据仅来自偶然。
• 备择假设 ( _HA )：样本数据受到非随机原因的影响。

如果假设检验的p 值低于一定的显着性水平（例如 α = 0.001），那么我们可以拒绝原假设并得出结论：我们有足够的证据表明备择假设为真。

如果 p 值不小于 0.001，我们就无法拒绝原假设，并得出结论：我们没有足够的证据表明备择假设为真。

以下示例说明了如何在实践中解释小于 0.001 的 p 值以及如何解释大于 0.001 的 p 值。

示例：解释 P 值小于 0.001

假设一家工厂声称生产的电池平均重量为 2 盎司。

审核员介入并使用显着性水平 0.001 测试电池平均重量为 2 盎司的原假设与平均重量不是 2 盎司的备择假设。

原假设 (H ₀ )： μ = 2 盎司

备择假设： ( _HA )： μ ≠ 2 盎司

审核员对平均值进行假设检验并得出 p 值为0.0006 。

由于 p 值0.0006小于显着性水平0.01 ，审核员拒绝原假设。

他的结论是，有足够的证据表明这家工厂生产的电池的真实平均重量不是 2 盎司。

示例：解释 P 值大于 0.001

假设农作物在生长季节平均生长 40 英寸。

然而，一位农学家估计，某种肥料将使这种作物平均生长超过 40 英寸。

为了测试这一点，她在生长季节将肥料随机施用于某块田地中的农作物样本。

然后，她使用以下假设进行假设检验：

原假设 (H ₀ )： μ = 40 英寸（肥料对平均生长没有影响）

替代假设：( _HA )： μ > 40 英寸（肥料会导致平均生长增加）

对平均值进行假设检验后，科学家得到的 p 值为0.3488 。

由于 p 值0.3488大于显着性水平0.001 ，因此科学家未能拒绝原假设。

她的结论是，没有足够的证据表明化肥会促进作物平均生长。

其他资源

以下教程提供有关 p 值和假设检验的其他信息：

P值和统计显着性的解释
统计中T值和P值的差异
P值对比阿尔法：有什么区别？