显著差异和显著性差异的区别，p值显著性怎么看-华宇考试网

显著差异和显著性差异的区别？

两者区别为：

一、词义不一样

显著有关是指两个变量的关联程度。

显著差异是指区别，不一样。

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想担负的风险水平，又叫可能性水平，或者显著水平。

二、作用不一样

显著有关是指企业提供的会计信息需要与财务报表使用者的经济决策需有关，有助于财务报表使用者对企业过去、目前或者未来的情况作出评价或预测。

显著差异是各个相关机构在结构上(由低到高) 的差别程度、成员在时间横轴上的位置(由短到长) 的差别程度、经理与其他人的位置(对专制的允许) 的差别程度，还有成员针对工作中所身处的环境有什么不一样的看法的不一样程度(从确定到无法确定）。

显著差异和显著性差异并没有区别是同义词显著差异指的是统计学上的显著性差异是指两个事物当中的差异具有显著性、可信度高，不是仅仅因为偶然原因导致的差异在科学研究中，我们常常使用显著差异这一统计指标来评估实验结果是不是具有研究意义，显著差异也时常说明了实验假设成立的支持，而无显著差异则可能说明了实验假设不成立

“显著差异”和“显著性差异”在统计学中是两个不一样的概念，它们的含义请看下方具体内容：

1. 显著差异：指变量当中存在明显的差异或差异的概率很大，一般通过比较均值或统计量（如t值、F值）来确定是不是存在显著差异，这样的差异时常是数值差异。

2. 显著性差异：指在一定的显著水平下，变量当中的差异是不是具有统计学上的显著性。一般使用p值（显著性水平）来判断两个或多个样本是不是有显著性差异，假设p值小于一般确定的显著性水平（如0.05或0.01），则可以觉得存在显著性差异。

因为这个原因，“显著差异”和“显著性差异”在统计学上依然不会等同，它们所特别要注意关注的核心值带来一定不一样。显著差异侧重于描述变量当中的差异程度，显著性差异则侧重于判断样本的差异是不是由随机原因出现，以此推断整体是不是存在差异。

“显著差异”和“显著性差异”是两个概念，表示不一样的含义。这当中，“显著差异”一般指两组数据当中的差异达到一定的程度，可以被觉得是真实存在的，而“显著性差异”则一般指这样的差异达到一定的统计学意义，即差异不只是随机出现的，而是具有一定的普遍性和代表性。

详细来说，显著差异是指在两组或多组数据当中，存在着一定的差异，这样的差异可以被大家直接观察到或感知到。比如，某个班级的数学平均分比另一个班级的数学平均分高出了10分，那就是一个显著差异。

而显著性差异则一般是指在进行统计分析的时候，通过一定的假设检验方式，证明两组或多组数据当中的差异不是由随机误差导致的，而是真实存在的。比如，通过对两个班级的数学成绩进行T检验，发现两个班级数学成绩的均值差异具有显著性差异，说明这个差异不是因为偶然原因导致的，而是具有一定的普遍性和代表性。

因为这个原因，显著差异和显著性差异虽然都是描述两组数据当中差异的概念，但是，表达的含义略有不一样，需详细情况详细分析。

回答请看下方具体内容：显著差异和显著性差异的含义类似，都表示两组或多组数据当中存在显著的差异或差异具有显著性。但是在统计学中，这两个术语有一部分不一样之处：

1.显著差异：指两组或多组数据当中差异明显，可以通过统计方式来证明这样的差异是真实存在的，而不是因为随机误差所致使的。显著差异一般使用假设检验方式来进行判断。

2.显著性差异：指差异具有显著性，即差异不是因为随机误差所致使的，而是具有统计学意义的。显著性差异一般使用p值或置信区间来进行判断。

因为这个原因，显著差异更侧重于差异的大小和是不是存在，而显著性差异更侧重于差异的可信度和统计学意义。

p值的显著性如何分析？

这里说的显著性水平，可以觉得是一个临界水平，我们拿某次实验得到的实质上的p-value与该显著性水平下理论上肯定是多少的p-value的临界值进行比较。

假设实质上的p-value比临界值上的p-value低，则说明结果显著，假设实质上的p-value比临界值上的p-value高，则说明结果不显著。在不少统计分析软件里，在做完某一个检验后除了输出检验统计量的值，还会输出sig，这个sig就是p-value，例如用SPSS执行的一次F检验。

显著性标记abc代表什么？

显著性标记abc一般是指在统计学中用于判断一个变量是不是显著不为零的标记。这当中，a代表第一类错误(即拒绝了零假设),b代表第二类错误(即接受了零假设),c代表第三类错误(即既不拒绝也不接受零假设)。

一般情况下，假设一个统计量的p值小于0.05,我们就觉得这个变量是显著不为零的。而显著性标记abc则表示在不一样类型的错误下，我们需控制的可能性是多少。比如，当显著性标记为abc时，我们期望在第一类错误的可能性不能超出0.25的情况下，拒绝零假设。因为这个原因，当我们使用显著性标记abc时，我们其实是在控制一种特定的错误率，以便更好地评估我们的研究结果。

在统计学中，显著性标记abc代表着假设检验得出的显著性水平，用于表示研究结果的置信水平和显著程度，一般称为P值。

详细来说，当进行假设检验时，我们会按照样本数据和所假定的整体分布来计算出一个p值，代表了观察到的样本统计量（如均值、方差等）与原假设下理论统计量当中差异的可能性大小。常见的显著性水平有0.05、0.01、0.001等不一样的级别，在假设检验中大多数情况下通过比较p值与显著性水平来判断是不是拒绝原假设并接受备择假设。

abc标记的含义是：当p值小于等于0.05时，用星号(*)表示；当p值小于等于0.01时，用两个星号(**)表示；当p值小于等于0.001时，用三个星号(***)表示。这些标记可以让读者很快地判断研究结果是不是具有统计学显著性。

P值的判断规则？

这里说的P值就是拒绝原假设所需的低显著性水平。P值判断的原则是：假设P值小于给定的显著性水平α，则拒绝原假设，不然，接受原假设。或者，更直观的原则是：假设P值很小，拒绝Ho,P值很大，接受Ho.P值检验为计算机进行统计分析带来方便，P值检验不需要针对不一样的显著性水平，先查分布表确定临界值，然后才可以进行检验判断。

显著水平百分之10是什么意思？

显著水平百分之10是统计学中的一个概念，表示在进行假设检验时所采取的显著性水平为百分之10。即假设检验结果的p值小于等于0.1，则可以拒绝原假设，觉得差异具有显著性意义。这说明了在全部可能的样本中，有百分之10的样本出现误判，即原假设被错误拒绝，也被称为Type I错误。显著水平的选择需按照研究领域、目标和实质上需求确定。

显著水平百分之10是指在统计学中，我们用可能性来衡量研究结果。假设P值小于0.1，我们一般觉得研究结果是显著的，即我们可以在百分之10的误差率下拒绝原假设。这是统计学中经常会用到的显著性水平之一。显著水平百分之10一般被用于一部分初期研究或探索性分析，但依然不会具有高度的可靠性和精确性。在科学研究中，我们一般使用更为严格的显著性水平，比如5%或1%。

p指标什么意思？

p指标是指统计学中的显著性水平，大多数情况下表示为p值或p0.05。它是判断样本统计量是不是显著不一样于整体参数的指标，一般用于检验假设是不是成立。

假设p值小于显著性水平，一般为0.05，完全就能够觉得样本统计量与整体参数存在显著差异，以此拒绝原假设，接受备择假设。

P指标是统计学中经常会用到的一种量度指标P指标可以用来衡量一个整体中具有某种属性的个体比例，它的取值范围为0到间在实质上应用中，P指标可以用来衡量各自不同的群体中的不一样特点的比例，比如：某一地区的人口中男性的比例、某一公司员工中采取某种技术的人的比例等

p是统计学中的一个可能性值，表示事件出现的可能性或得到某个结果的可能性。在分析与改进数据中，p值一般用于检验样本数据的显著性和与整体数据的偏差程度。p值越小，表示样本数据与整体数据的差异越显著。假设p值小于预设的显著性水平（一般为0.05），则可以拒绝零假设，觉得样本数据与整体数据存在差异。在改进数据的途中，可以通过对p值的分析来了解问题产生的因素，并采用对应的措施来处理问题，以此有效提升数据的质量和准确性。

p指标就是现在的状况和情况的意思。

p 指标指的是质量指标。

p值的概念及含义？

p值是指观察结果产生的可能性，还有该观察结果是不是满足假设检验的显著性水平。在统计学中，p值一般是通过比较实质上观察结果与假设结果的差异来计算。假设p值小于预设的显著性水平（一般为0.05），则可以拒绝原假设，并接受备择假设。因为这个原因，p值可以用来判断一个观察结果是不是显著罕见。

p值是统计学中用于衡量样本数据与整体数据是不是有统计学差异的重要指标。因素：p值是指“在零假设成立的情况下，取得比现目前样本数据更极端结果的可能性”。假设这个可能性很小，大多数情况下是小于设定的显著性水平（大多数情况下为0.05），则说明了拒绝零假设，即觉得样本数据与整体数据有显著差异。p值的大小不仅仅主要还是看样本差异，还受到样本大小、方差、分布等各种原因的影响。因为这个原因，在使用p值进行统计分析的时候需慎重，同时也需结合其他指标进行认真分析。

问题：P值的概念及含义是什么？1. P值是指在假设检验中，统计学上的一个重要指标，用于判断样本数据与假设当中的显著性差异程度。P值一般处于0到1当中，值越小说明了出现差异的概率越小，反之越大，当P值小于设定的显著性水平（大多数情况下是0.05）时，完全就能够拒绝空假设，即觉得所提出的假设成立。2. P值的含义是指样本数据达到或超越相对的程度后，产生这样的结果的可能性。比如，假设检验中P

spss多重比较显著性有什么看法？

在SPSS中进行多重比较后，可以查看输出结果的“多重比较”表。在这个表中，每一行都代表一个比较，这当中涵盖了两个进行比较的变量、比较的均值差异、标准误差、t值、P值等信息。

针对显著性水平的判断，一般需查看P值，假设P值小于事先设定的显著性水平（一般为0.05），则表示该比较具有统计学显著性，即差异不是由随机抽样误差所致，而是真实存在的。但需要大家特别注意的是，在进行多重比较时，因为进行了多次假设检验，因为这个原因可能出现“多重比较问题”，即本来不存在显著差异，但因为多次比较致使错误地得出显著性结论。为了不要这样的问题，可以采取多重比较校正方式，比如Bonferroni校正或Tukey校正等。

Spss多重比较显著性可以通过查看ANOVA表格中的Sig.值来确定。假设Sig.值小于设定显著性水平(一般设定为0.05)，则表达该比较具有显著差异。同时，还可以通过出现Tukey或Bonferroni多重比较的结果来进一步验证显著性结果。值得注意的是，在进行多重比较时需要大家特别注意控制多重比较的误差率，不然可能会造成显著性结果产生错误。

SPSS多重比较显著性可以通过以下步骤来查看。第一，在SPSS中打开数据集并选择“分析-比较手段-单原因方差分析”。马上，在“选项”中用鼠标勾选“多重比较”并选择想要使用的比较方式。后，在结果统计表中查看每组当中的显著性水平（P值），假设P值小于设定的显著性水平（一般为0.05），则可以觉得两组当中存在显著差异。这样的多重比较显著性的方式较为经常会用到，因为它可在分析多组数据时控制错误率，减少假阳性的概率。需要大家特别注意的是，多重比较显著性的选择要根据实质上研究问题和数据集的特点进行，同时还要有对研究中使用的全部标准和限制进行透彻的评估。

Spss，多重比较先看f值是不是存在着统计学意义的显著差异？假设存在着显著差异，还要有做事后对比检验，其实就是常说的在分别检验两两组当中，什么组存在着差异？