以下是如何解释 p 值 0.000

当您运行统计检验时，无论是卡方检验、总体均值检验、总体比例检验、线性回归还是任何其他检验，您通常对此试验的结果 p 值感兴趣。

p 值只是告诉您支持原假设的证据的强度。

如果 p 值小于显着性水平，我们拒绝原假设。

因此，当您获得 p 值为 0.000 时，您需要将其与显着性水平进行比较。常见的显着性水平包括 0.1、0.05 和 0.01。

由于 0.000 小于所有这些显着性水平，因此我们将拒绝每种情况下的原假设。

让我们看一个例子，让事情变得更清楚。

示例：获取 P 值为 0.000

一家工厂声称生产的轮胎每条重 200 磅。

审核员介入并使用 0.05 的显着性水平来测试平均轮胎重量为 200 磅的原假设与平均轮胎重量不是 200 磅的备择假设。

原假设 (H0)： μ = 200

备择假设：(Ha)： μ ≠ 200

在检验均值假设时，审核员得到的 p 值为 0.000。

由于 p 值 0.000 小于显着性水平 0.05，因此审核员拒绝原假设。

因此，他得出结论，有足够的证据可以断言轮胎的真实平均重量不是 200 磅。

P 值为 0.000 意味着什么？

无论您使用 Microsoft Excel、TI-84 计算器、SPSS 还是其他软件来计算统计检验的 p 值，p 值通常并不精确为 0.000，而是非常小的值，例如 0, 000000000023。

然而，大多数软件仅显示三位小数，这就是 p 值显示为 0.000 的原因。

结论

如果您使用显着性水平 0.1、0.05 或 0.01（或任何大于 0.000 的显着性水平）执行统计检验并获得 p 值为 0.000，则拒绝原假设。

相关P值和统计显着性的解释