顯著差異 怎麼解釋？

顯著差異 怎麼解釋？

顯著性差異是一個統計學名詞。 它是統計學（Statistics）上對數據差異性的評價。 當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的。

p值 顯著 怎麼看？

因此如果研究結 果p 值為0.01，依據這個結果宣稱研究達到顯著差 異，“推翻虛無假說＂，那麼犯錯的機會就是0.01。 現在大家習慣採用0.05 當作一個臨界，當研究 的p值小於這個臨界值的時候就宣稱研究結果達到 統計顯著，也就是說大家普遍同意接受5%犯錯的 可能性。

p值顯著幾顆星？

【P值愈小就愈顯著嗎？】 當統計檢定得到P值小於0.05但大於0.01，通常我們會打一顆星?；當P值小於等於0.01但是大於0.001我們會打兩顆星??；當P值小於0.001我們會打三顆星???，星星愈多是不是就是愈顯著？ 很多時候我們看到一個關係顯著，就很開心，以為顯著就是王道。

P value 要小於多少？

在科學研究的許多領域，p值小於0.05被認為是確定實驗數據可靠性的金標準。 這個標準支持了大多數已發表的科學結論，違反這一標準的論文很難發表，而且也很難得到學術機構的資助。

顯著水準 多少？

我們相約成俗地設定一個顯著水準，叫做α，α 通常都是0.05，有時候大家會嚴格一點用0.01，比較不嚴格則用0.10。 如果我們的α = 0.05，則若p < 0.05，我們就可以拒絕虛無假設，並宣稱這個檢定在統計上是顯著的，否則檢定就不顯著，這是傳統的p 值檢定方法。

p值怎麼解釋？

p值的定義為：假使虛無假設是真的，實際觀測獲得比取樣（＄107）更極端的值的機率是多少，也就是P(x>107)。

統計t值是什麼？

t 值是統計檢定的結果。 該值位於Student 的t 分佈，其適用於自由度。 此位置指定有機會得到t 值的機率。 如果機率小於顯著水準，則會將結果判定為統計顯著。

p值要多少？

p值本身是一個計算出的數字，常見的顯著標準是0.05；對研究人員而言，它常常也是決定生或死的那條界限，若是千辛萬苦得到的數據低於0.05，意謂結果顯著，人生也跟著有了意義。 反之，假如超過0.05，那就是實驗失敗，生命變成灰色。

r squared多少算好？

判定係數(Coefficient of Determination, R squared) 其值通常介於0-1之間，R2越接近1，預測值越接近真實值。 對於總離差平方和怎麼拆解的，我在另外一篇文章SST拆解證明討論。 一般來說，R2越大，表示模型擬合效果越好。

相關係數多少算高？

補充：一般研究者認為，相關係數0.3以下為低相關，0.3~0.7為中等相關，0.7以上為高度相關，故本研究結果可推定兩變數之間為高度相關(黃姵嫙，2018)。

標準差如何算？

variance / standard deviation , SD 用於表示一組數值資料中的各數值相對於該組數值資料之平均數的分散程度。 計算各數值與平均數的差，取其平方後加總，再除以數值個數，得「變異數」。 變異數開根號後得「標準差」。

單尾檢定與雙尾檢定的差別為何？

單尾T檢定是用在只關心特定方向的結果時；而雙尾T檢定則是結果的兩個方向都關心。 單尾或是雙尾T檢定之選擇，考量各種不同的假設檢定情況。

拒絕域是什麼？

拒絕域(Rejection Region, RR) 拒絕域是一個數值的範圍，如果檢定統計量的值 落在這個範圍內，我們會拒絕虛無假設並且支持 對立假設的論述。