1樓：匿名使用者
p值等於0.05，結果是有意義還是無意義，關鍵看p值門限，如果p值大於p值門限有意義，否則無意義。。。
2樓：緒梓始夜春
這個p<0.05,在統計學上認為有統計學意義，小概率事件嘛，認為有統計學意義，不一定有差異，統計結論是概率的，存在犯錯誤的可能，是否真的有差異，我們是不清楚的，只是因為概率小，我們接受了。
恰好等於0.05，請問這樣可以說明有統計學意義嗎
3樓：匿名使用者
取決於你如何選擇顯著性水平。如果選0.05，p恰好0.05，其實理論上可以認為顯著，但是實踐上一般認為不顯著。
p值小於等於0.05是否真有統計學意義
4樓：楊必宇
沒有統計學意義。如果確實是這樣，應該是接受原假設(也就是沒有統計學意義)，因為不管那本參考書或統計軟體都是說小於a （不包括等於a ，例如a=0.05）就拒絕原假設。
不過，如果是使用統計軟體的話，應該不存在這個問題，因為統計軟體計算的p值可以高達十幾位小數點，不可能出現說的情況。
5樓：stop華崽
這個p<0.05,在統計學上認為有統計學意義，小概率事件嘛，認為有統計學意義，不一定有差異，統計結論是概率的，存在犯錯誤的可能，是否真的有差異，我們是不清楚的，只是因為概率小，我們接受了。
spss迴歸分析中，p值正好等於0.05，是否顯著？
6樓：夢heart兒
spss迴歸分析中，如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，就有理由拒絕原假設，p值越小，拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。p=0.
05=α=0.05 此時接受h0 表明引數相等或者無顯著性差異或者不顯著。
p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。
然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
擴充套件資料
顯著性檢驗有時，根據一定的理論或經驗，認為某一假設h0成立，例如，通常有理由認為特定的一群人的身高服從正態分佈。當收集了一定資料後，可以評價實際資料與理論假設h0之間的偏離，如果偏離達到了「顯著」的程度就拒絕h0，這樣的檢驗方法稱為顯著性檢驗。
偏離達到顯著的程度通常是指定一個很小的正數α（如0.05，0.01），使當h0正確時，它被拒絕的概率不超過α，稱α為顯著性水平。
這種假設檢驗問題的特點是不考慮備擇假設，考慮實驗資料與理論之間擬合的程度如何，故此時又稱為擬合優度檢驗。擬合優度檢驗是一類重要的顯著性檢驗。
7樓：呂秀才
這個嚴謹的說 就直接在**裡對這個p=0.05進行一個討論 可能是顯著 也可能是不顯著，因此可以在以後的研究中擴大樣本量進一步求證。
你就這樣在**裡面寫也是沒問題的
但實際是你雙擊以下 那個0.05 肯定後面還有很多隱藏的位數。所以不可能是恰好等於0.05，一般都是大於0.05
8樓：匿名使用者
可以看做顯著的
統計專業
統計學 p值=0 代表什麼意思？ 10
9樓：匿名使用者
統計學意義（p值）zt
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.
05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.
001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態
10樓：匿名使用者
p值是描述隨機事件發生可能性的大小。等於0表示在這個關係中，沒有可能是隨機事件導致解釋變數與被解釋變數之間的聯絡
在spss中，p值小於0.05與p小於0.01的區別是什麼？
11樓：不是苦瓜是什麼
在spss中,p值小於0.05與p小於0.01的區別是0.
05是設定的檢驗水準。簡單來講，小於0.05就認為可以拒絕原假設。
0.05和0.01的區別是檢驗水準的不一樣，0.
01更高一些。
p值小於0.05和0.01都是存在統計學差異，沒有越小越顯著的說法，這是最容易錯的地方。
spss（statistical product and service solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，這標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。
spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
12樓：匿名使用者
都是存在統計學差異，沒有越小越顯著的說法，這是最容易錯的地方
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