P值，Confidence level，显著性水平的意义

本帖最后由 yindua 于 2010-12-9 11:28 编辑

不用把假设检验想的太复杂，其实很简单。
举个例子，大把假设检验的原理都明白了：
1、我和A君猜硬币玩，猜正反面，我们一共猜了10次，A君每次都正确；
2、我开始怀疑了，觉得有点不正常，做个假设检验，H0：A君猜硬币水平高；备选假设Ha：A君搞假或硬币有假。
3、不知道那个是真的，但是通过计算，可以通过二项分布计算，A君每次都猜中的概率是2的10次方，1/1024,概率小于0.001（小概率事件），即和A君这样玩1024次，出现这种情况的也就能出现1次，太不寻常了。
4、现在这里有两种可能的解释：
>A君猜硬币水平高，出现这种情况的概率非常小大约为0.001
>A君搞假或硬币有假，出现这种情况概率大于0.001
5、我必须在这两种解释里面选择一种，因为我并不知道哪种解释正确，也有挑选到错误的风险，但是第一种的可能性如此之小，所以我选择第二种解释，因为高概率肯定比低概率容易出现，我得出我的最后结论：A君搞假或硬币有假。

至于为何P值需要需要对比的数值是0.05，也没有什么高深的，英国著名的统计学家Ronald Fisher把1/20作为小概率标准，也就是0.05，从此0.05或者比0.05小就叫做小概率事件。Fisher没有任何高深的理由解释他为什么选择0.05，只是说他忽然想起来的。
看吧，看似复杂的统计学也有它好玩的地方。