假設檢驗中的p值
p值是指對於該樣本,在假設原假設(H0)正確時,出現現狀或更差(極端)的情況的概率。
也就是說,p是已經發生的概率,如果這個概率很小,小到幾乎是不可能發生,但是這件事情卻已經發生了,我們就有理由懷疑原假設是不對的。
舉例:
有一枚硬幣:
H0:該硬幣正反均勻;H1:該硬幣正反不均勻;
現在進行實驗,擲20次,結果9次朝上。在H0正確的情況下,正反概率都是0.5,比這個狀況更極端的概率就是p,即p=P(X>=19)=P(X=19)+P(X=20)=21*0.5^20,顯然這個概率太小了,但是這種有生之年難得一見的事情卻發生了。默默告訴自己這並不是奇蹟,只能相信H0是錯的。
這個例子是單尾檢驗,只考慮X>=19的情況,有時候需要考慮兩端,也就是雙尾檢驗。
這裡說的也不錯:http://www.360doc.com/content/15/0704/22/22175932_482657194.shtml
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