请教各位一个research的基本问题

你导师说的p=0.001所以是0.1%的概率，你确定不是typo？

导师在考验你会不会盲从学术权威

跟你理解的一样难道错了这么多年？反过来null hypothesis is true的可能性是p value.

哈哈哈 确实不对啊 这个是对p值最普遍的误解了The p value is the probability of a result at least as extreme as the sample result if the null hypothesis were true. So a p value of 0.01 means that if the null hypothesis were true, a sample result this extreme would occur only 1% of the time.

所以我的答案是对的是嘛导师还没回复。头晕了

看来看去怎么像是理解上的问题 英文或者提议问题的核心是什么，P的意义呢， 问题是怎么问的
某命题成立，误差在P=0.01的水平
意思是命题为真，为假的概率为0.01， 那么假发生的可能在0.01就是成立的（true）
所以，你老师在问什么呢？
或者我根本就搞错了？

讨论所有问题钱要先明确定义。。。先搞清楚她说的P是不是你理解的P

说不定她是说另一个什么p value

我不太记得stats了但隐约感觉可能和type I还是II error有关

还有其他的P？就是那个P呀

搞不清楚p涵义的学者大把大把的。顶级期刊基本都出过系列文章来纠正常见的统计学错误，对“唯p马首是瞻”通常是极度痛恨的。

撇开严谨性，答案是false。但如果你写的问题是你导师问题的原话，先不谈T or F，他这个问题的表述的句式就违反了基本的统计学概念。正确的叙述应该是：
When P is 0.01, it means that "the probability is 1% to observe the result obtained assuming the null hypothesis is true".

所有statistical tests只能回答概率，不能证明对错。任何结论都是基于confidence level。撇开CL来解读结果显著性都没任何意义。所以类似于"no difference"的结论性表述都是错误的。正确的表述应该是“no evidence to show the difference"。

以已昏昏使人昭昭就是描述这个导师的

一到100随机抽一个数字啪，你一下就抽到个99，你更相信这个抽取是1~100随机的，还是不随机的?

你和你的导师都错的先来说导师,他错在这个statement的表述上。 他对p value的理解犯了大多数人都会犯的错误。
a P value is the probability of obtaining an effect at least as extreme as the one in your sample data, assuming the truth of the null hypothesis. 如果你不能obtain a more extreme value,你就不能推翻null hypothesis.而这个p value和how true the null hypothesis是没有关系的，它只是一个likelihood.不能等同为1.23%(假设p=0.0123)的几率null hypothesis is true.

再来谈一下你的回答, 首先你没有弄清楚是哪个p value， 0.01是实际算出来的p value,还是alpha？如果你给出的就是导师的问题的全部，那0.01就是alpha了。导师想要考你对alpha的理解，alpha is now 0.01=1%。而你以为0.01是实际p value 小于0.05，基于这个你说导师的错误的。所以你的回答导师自然说你是错的。另外你对p value的理解也和导师一样，犯了同样的错误。

最后说一下正确的表述： if p value is 0.01 (confidence level 99% or alpha=0.01), 0.01 is the smallest level of significance at which the null hypothesis would be rejected.

我们只会说没有足够的证据to reject null hypothesis or prove there is an effect or difference.而不会说我们就92%的把握。。。。。end of the day, we are dealing with samples to obtain the interpretation on the population.

P=0.01如果根据这个实验数据你决定reject null hypothesis, 那么你犯错的几率为1％.

Prob of wrongly rejecting null hypothesis is 1％

这位兄台可以rephrase一下你的正确描述吗？
不明白啊
泪奔。。

觉得是TRUE因为你老师说是陈述。并没有推到关系。p=0.001和STATEMENT没关系。
当没关系的时候都是TRUE。

看lz不是stats出身啊。。。这句话是对的 P value is the probability of getting the results if the null hypothesis is true.

p value怎么来的呢，是你先假设h0，然后你就可以有一个理论上的distribution，根据这个distribution，继续推导你的sample的p

但是你导师的问题里 null hypothesis是啥？有时候是=有时候是≥或者≤ 你导师的那个问题要结合你的statistics具体分析啊 你的回答一上来就是no difference，好像也不大对题

我当然不是啊最多半路出家

我到现在还搞不明白为什么导师那个问题是对的

今天又问了几个医生

人家都觉得我导师那问题不对或者本身就有问题

现在的我更晕了

泪奔。。

抱歉如果你刚刚接触statistics,你可以认为你导师这样说是对的。以后会慢慢理解的。

大家都很热心啊不过有些回复里有对有错。这下楼主要更乱了。

既然初始表述就是有问题的，那判断有问题的表述的T or F，意义不大了吧。

你的表述把P和alpha (Type I error)搞混了~

随手一查P越小，reject的可能性越大，一句话就解释了。不可能0.01p反而才1%的可能 not true

The level of statistical significance is often expressed as a p-value between 0 and 1. The smaller the p-value, the stronger the evidence that you should reject the null hypothesis.

A p-value less than 0.05 (typically ≤ 0.05) is statistically significant. It indicates strong evidence against the null hypothesis, as there is less than a 5% probability the null is correct (and the results are random). Therefore, we reject the null hypothesis, and accept the alternative hypothesis.
However, this does not mean that there is a 95% probability that the research hypothesis is true. The p-value is conditional upon the null hypothesis being true is unrelated to the truth or falsity of the research hypothesis.

A p-value higher than 0.05 (> 0.05) is not statistically significant and indicates strong evidence for the null hypothesis. This means we retain the null hypothesis and reject the alternative hypothesis. You should note that you cannot accept the null hypothesis, we can only reject the null or fail to reject it.