简单理解:第一类错误,第二类错误,统计显著性,空假设和P值_粥小文的博客-程序员宝宝_为什么显著性检验 第一类错误

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第一类错误(Type I error)

第一类错误,就是我们所说的假阳性结论(FP, False Positive),可以理解为“误判”。例如,统计测试说路人甲有新冠,它很危险,但实际上它没有,只是发烧了,这就是一个FP。

第二类错误(Type II error)

第二类错误,就是我们所说的假阴性结论(FN, False Negative),可以理解为“漏判”(误判和漏判的概念十分方便理解Type I & II errors)。例如,统计测试说路人甲没有新冠,它很安全,但实际上它有,只是没有检测出来,这就是一个FN。

统计显著性( Statistical significance)

统计显著性是指在假设检验的空假设下,观察结果不可能发生。这个解释有点难以理解,但它其实就是想说我们观察到的效应是否是显著的。统计显著性,用α值来表示显著水平。该值具有主观性,0.5是一个经典的阈值,通常取决于研究领域的要求。如果,我们通过统计计算得到的p值小于阈值,则可以说我们的结果具有统计显著性,拒绝空假设,承认观察到的效应是显著的。

空假设H0(Null hypothesis)

空假设通常是设定为我们感兴趣的变量之间没有关系。例如,我们想要验证早恋是否影响成绩,那么空假设就需要设定为早恋不影响成绩。

P值(p value)

P值,也就是probability value,告诉了我们在空假设下数据发生的可能性,帮助我们拒绝空假设。如果p值小于显著水平α,我们就需要拒绝空假设。

参考

  1. p-value
  2. type-i-and-type-ii-errors
  3. what-is-statistical-significance
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