显著的意思

概括：这道题是双习槐同学的课后语文练习题，主要是关于显著的意思，指导老师为章老师。显著性，又称统计显著性(Statistical significance)， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。 显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值，叫显著性水平(Significant level)。 总的来说，它表示群体之间得以相互区别的能力。在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平,对同一量，进行多次计量，然后算出平均值。

题目：显著的意思解：

简单地说,就是通过调查访问的整理,分析,得出的结论 .首先,你应该约定自己的统计目的.比如你对一些现象有初步的估计；或者,你在粗看手上的数据,比如做一个简单的散点图,能看出数据大致的一个走向.但是光看,得出的结论是没有说服力的,所以你就要进行分析.举个例子,比如你预测,A,B两者之间,A会随着B的增长而减小.这时候你就需要对这个推断进行分析.当然分析的方法是多种多样的,你必须根据你的数据找出一种最适合的方法.这时候你可能会问,我要分析什么呢?比如,你根据假设,建立一个关于A,B的模型,也就是找个能反应AB关系的方程.这个方程的系数你是不知道的,这个就需要用一些统计方法进行推测.之后你能得到一个方程,但这个方程并非就是正确的.下面你要做的,就是测试这些参数的适合性.当你得到的参数在一定范围内符合条件,就说,你的假设是“统计显著”的.这个范围,以及条件,跟你采用的推测方法（test）有关

举一反三例1： 急请问统计学P值的意义,P[数学练习题]
思路提示：

统计学意义（p值）ZT

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.）在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.

在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性.换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例.通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性.结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.

所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差分析的正态性检验）.这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验）,但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态.

例2： 【如何判断差异有统计学意义经常在预防医学的文章里面看到P值小大于0.05,表差异有无统计学意义.如何计算,什么原理】[数学练习题]
思路提示：

统计学意义（p值）ZT

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.）在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.

在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性.换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例.通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性.结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.

所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差分析的正态性检验）.这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验）,但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态.

例3： 【统计学中总体单位是什么意思】[数学练习题]
思路提示：

总体单位的含义 总体单位是构成总体的各个个别单位,它是组成总体的基本单位,也是调查项目的直接承担者.如：对工业企业进行调查,全国工业企业是总体,每一个工业企业就是单位.若研究目的不同,总体和总体单位可以互换,总体有可能变成总体单位,总体单位有可能变成总体.

例4： 统计学定义
思路提示：

统计学（statistics）是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考.它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上.

例5： block在统计学中什么意思?[数学练习题]
思路提示：

block在统计学中的意思是

单位

区组

1）t（treatment）为处理组数,b(block)为单位组数.

2）随机区组设计（randomized block design）

3）临床试验中可采用分层、区组（block）随机化方法.

4）区组设计 block design

5）区组因素 block factor

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