置信区间和p值含义的区别 置信区间和p值含义一样吗

置信区间和p值含义？

置信区间：误差范围（区间）在统计概率中就叫做置信区间；简单来说置信区间就是误差范围

我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值的误差范围的区间，由于a和b的确切数值取决于你希望自己对于“该区间包含总体均值”这一结果具有可信程度，所以[a,b]被称为置信区间。

P值指的是，如果试验组疗效和对照组疗效相同（来自一个总体），那么得到现有这么大的差别或更大差别的可能性。p值的含义很容易被误解，它经常被认为是原假设为真的概率，但实际上不是。如果P-只很小，就意味着原假设为真的情况下，得到特定样本的可能性很小。

延伸阅读

置信区间是开区间还是闭区间？

对于连续型变量而言，置信区间是开区间或闭区间都可以的，因其置信区间上下限对应的概率为0。

但为了使构建的1-α的置信区间包含总体参数，避免置信区间上限或下限刚好等于总体参数的情况，取开区间更好些。

较窄的置信区间比较宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息；置信区间与置信水平、样本量等因素均有关系。

扩展资料：

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α(希腊字母alpha)。

如前所述，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。于是，如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用。

置信区间通俗解释？

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidenceinterval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。

置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

显著性水平和置信区间怎么判断？

显著性水平通常以α表示，是一个临界概率值。它表示在“统计假设检验”中，用样本资料推断总体时，犯拒绝“假设”错误的可能性大小。α越小，犯拒绝“假设”的错误可能性越小 置信程度：置信度的互补概率。例如95％置信度，其置信水平为0.05；99％置信度，其置信水平为0.01。 显著性水平为0.05时，α=0.05，1-α=0.95 如果置信区间为（-1，1），即代表变量x在（-1，1）之间的可能性为0.95。 0.05和0.01是比较常用的，但换个数也是可以的，计算方法还是不变。 总之，置信度越高，显著性水平越低，代表假设的可靠性越高，越好。

置信区间的置信是什么意思？

1、置信区间或称置信间距，是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。

2、置信度又称显著性水平，意义阶段，信任系数等，是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。

3、在估计总体参数时，一般都会给出一个较高的置信度，如95%或99%等。但是，当样本容量n为一定时，置信度越高，置信区间就越大，也即估计的参数的相对精度就会越低。反之，置信度越低，则精度相对就会越高。解决这一矛盾的方法就是增加样本容量n。

置信度和置信区间？

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

置信度又称显著性水平，意义阶段，信任系数等，是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。

置信区间怎么表示？

概率在正态分布时，在数轴上表现为钟型的曲线，该曲线两端无限趋向于*近x轴。理解置信区间和置信概率时，注意以下几点问题：

（1） 钟型曲线最高点在x轴上对应的位置（或数值），或者称为正态曲线的中轴，即为期望值e；

（2） 在给定标准差σ的情况下（e－n×σ，e＋×σ）即为置信区间，这里n表示标准差的数量，可以是整数和非整数，n>0；

（3） 把钟型曲线包含的面积看作1，在某置信区间对应的面积则为置信概率，即：置信概率表示的就是相应的置信区间占总面积（总面积＝1）的比例。例如，期望值e对应的中轴两边均为曲线包含的面积的一半，所以置信区间（e，＋∞）和（e，－∞）的置信概率均为50％；

（4） 期望值是表示随机变量的集中趋势，标准差是表示其离散趋势。标准差越大，离散程度越大，其正态曲线覆盖的宽度越大，风险相应的也就大。

置信区间常用值？

99%的置信区间z值是2.58。

99%置信区间就是99%的可能性下，测得结果在此区间。

置信区间一般表示是均值+-C标准差/根号下样本数目，C值则要查正太表里1-（1-a）/2=（1+a）/2的概率对应的Z值，a是表示置信区间的数字，比如90%置信区间举例，需要的是正太表5%~95%之间，找的是190%/2=95%在正太表对应的值。

理论描述

置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。