Evian, CFA2020-11-06 19:39:22

└(^o^)┘你好同学，    

p-value越小=检验统计量距离均值越远，越容易拒绝Ho。原因如下：

在计算机或者相应的软件（例如Eviews，一个数据处理软件）中，输入一组或者几组数据后，“p-value”值是计算机或者软件自己算出来的，不用我们来计算，计算出来的p-value，一般用来直接和人为规定的显著性水平比较。我们只需要做出判断。

那么一组数据的p值是固定的唯一的么？
可以说“一个检验统计量”对应一个“p-value”值。
拿检验全国人口平均身高举例，检验统计量中“猜的均值"是研究人员给定的，比如170cm，这个值给到计算机或软件，然后，检验统计量中的X拔和标准差可以由数据得来不用人为给定。此时，检验统计量这个数值可以计算出来，在分布中会对应一本分尾巴的面积，这个面积是就是“p-value”。所以“猜的值”决定了“p-value”,计算机会运用“积分”等功能帮助我们计算。

另外，
关键值CV对应significant level。
检验统计量T.S.对应的是某一部分尾部面积p-value。
所以，
CV和T.S.
significant level和p-value
这两组都可以比较来拒绝原假设

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