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第三十一讲（续）,检验的p值,前面，我们已经了解到，在假设检验中使用的逻辑是：,如果原假设H0是对的，那么衡量差异大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是个小概率事件.如果该统计量的实测值落入W，也就是说，H0成立下的小概率事件发生了，那么就认为H0不可信而否定它.否则我们就不能否定H0。,我们称这个小概率为显著性水平，用表示.,在前面的假设检验中，这个显著性水平是事先给定的.,如,根据给定的显著性水平，我们得到的假设检验结果只有两个，拒绝或不能拒绝原假设.但作出这一结论或那一结论的可能性有多大，则往往不易清楚地显示出来.,拒绝域为W：|U|1.96,要检验假设H0:0;H1:0,取检验统计量为,例如从正态分布总体N(,1)中抽样得X1,X2,Xn,其中n=16.,（显著性水平=0.05）,拒绝域为W：|U|1.96,则根据拒绝域，我们不能拒绝=0，,也就是只能接受=0.,设又有另一组样本，由样本算得U=0.48,结论也是接受0.,对这两组样本而言，结论一致.,设由样本算得U=1.92,然而，我们会觉得，在后一场合，作出接受的结论根据充分一些，而在前一场合，根据就不很够.,为了反映这一点，我们引进检验的p值.,设有一个原假设H0，其拒绝域为|T|C，T是检验统计量.若对一组具体样本,算出统计量T的值为T0，则称这组样本的p值是,pP(|T|T0|H0),它的意思是，如果H0是对的，那么看到|T|T0|的概率有多大？,如果这个概率很小，我们就倾向于拒绝H0；反之，如果这个概率不是很小，我们就不能拒绝H0.,如果拒绝域为TC，则p值是pP(TT0|H0),如果拒绝域为T1,检验的p值是:,=2-2(0.8413)=0.3174,=2-2(1),=1-P|U|1,若给定显著性水平0.3174,U的实测值就不落入拒绝域，,此时不能拒绝H0.,50次50次,0.50不能拒绝H0,45次55次,40次60次,0.31741不能拒绝H0,0.04562拒绝H0,35次65次,0.00263拒绝H0,由p值不难看出,出现65次正面时,拒绝H0的把握较大;出现60次正面时,次之.但若4.25)0.00001,因此样本均值的差大于等于1.3的概率也是0.00001.换句话说，从均值相等的总体中抽取大约100000个样本才有可能碰到一次样本均值差在1.3以上，即在总体均值相等的情况下样本均值差异这么大是件罕见的事情.,于是我们认为导致这个小概率出现的假设-两总体均值相等是错误的.因此拒绝假设H0.即认为墨西哥和美国两个总体均值差异不是0.,由前述，只要显著性水平大
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