p-value(P值)是在統計學中用來衡量觀察到的數據與虛無假設(null hypothesis)之間一致性的指標。它表示在虛無假設為真的情況下,觀察到的數據或更極端數據出現的機率。較小的 p-value 表示觀察到的數據與虛無假設之間的差異較大,通常用來判斷是否拒絕虛無假設。
在統計分析中,P值用來檢驗假設的有效性。它是從樣本數據計算得出的,通常用於科學研究和社會科學中。當 P值小於預先設定的顯著性水平(通常是 0.05)時,研究者會拒絕虛無假設,認為結果是顯著的。
例句 1:
這個實驗的 P值為 0.03,表示結果是顯著的。
The p-value for this experiment is 0.03, indicating that the results are significant.
例句 2:
研究者在分析數據時發現 P值低於 0.01。
The researchers found that the p-value was below 0.01 during the data analysis.
例句 3:
如果 P值大於 0.05,則無法拒絕虛無假設。
If the p-value is greater than 0.05, we cannot reject the null hypothesis.
這個術語與 P值相似,通常用來描述在統計分析中計算的機率。它幫助研究者評估結果的可靠性和顯著性。
例句 1:
機率值顯示這個結果的隨機性非常低。
The probability value shows that the randomness of this result is very low.
例句 2:
在許多科學研究中,機率值是評估假設的重要指標。
In many scientific studies, the probability value is a crucial indicator for evaluating hypotheses.
例句 3:
我們需要檢查機率值以確保結果的準確性。
We need to check the probability value to ensure the accuracy of the results.
這個術語強調 P值在統計學中的重要性,特別是在進行假設檢驗時。它幫助研究者確定結果是否具有統計學上的意義。
例句 1:
這項研究的統計顯著性指標顯示結果是可靠的。
The statistical significance measure for this study indicates that the results are reliable.
例句 2:
使用統計顯著性指標來評估數據的有效性是必要的。
It is necessary to use statistical significance measures to assess the validity of the data.
例句 3:
當統計顯著性指標達到預設標準時,我們可以得出結論。
When the statistical significance measure meets the preset criteria, we can draw a conclusion.