03-03-假设检验.ppt

3.3-1Breakthrough Technologies,Inc.Six Sigma Greenbelt TrainingSix Sigma Greenbelt Training假设检验介绍假设检验介绍假设检验介绍假设检验介绍 Ho:o=xHa:o B=B平均值假设平均值假设标准偏差假设标准偏差假设3.3-2Breakthrough Technologies,Inc.目的目的目的目的vv介绍假设检验的概述介绍假设检验的概述介绍假设检验的概述介绍假设检验的概述vv定义假设检验的基本术语定义假设检验的基本术语定义假设检验的基本术语定义假设检验的基本术语vv讨论假设检验的程序讨论假设检验的程序讨论假设检验的程序讨论假设检验的程序vv评论假设检验的应用评论假设检验的应用评论假设检验的应用评论假设检验的应用3.3-3Breakthrough Technologies,Inc.但是什么时候有但是什么时候有但是什么时候有但是什么时候有100%100%确定的事呢确定的事呢确定的事呢确定的事呢?对可信度的需求是人类的一种本能，然而不过是一对可信度的需求是人类的一种本能，然而不过是一种智能的恶习。种智能的恶习。（法官）只要没有按照（法官）只要没有按照没有证据就不要判决的准则得到培训,他们将误入歧途.对不确定的忍耐是困难的,就象其他绝大多数伟大的美德一样。-Bertrand Russell3.3-4Breakthrough Technologies,Inc.“亲爱的亲爱的 Body:你在你的专栏里说妇女怀孕期是你在你的专栏里说妇女怀孕期是 266 266天。这天。这是谁说的？我怀我的孩子用了是谁说的？我怀我的孩子用了10 10 个月零个月零5 5天，这天，这是确信无疑的，因为我精确地知道孩子怀上的那是确信无疑的，因为我精确地知道孩子怀上的那一天。我的丈夫在海军服役，这个孩子不可能在一天。我的丈夫在海军服役，这个孩子不可能在其他任何时间怀上，因为我见到只他一次，只有其他任何时间怀上，因为我见到只他一次，只有一个小时，而且在孩子出生之前我再也没有和他一个小时，而且在孩子出生之前我再也没有和他见面。见面。我不饮酒，也不东奔西跑，而且这个孩子不我不饮酒，也不东奔西跑，而且这个孩子不可能不是他的。所以请在报纸上声明收回关于可能不是他的。所以请在报纸上声明收回关于 266 天怀孕的时间。因为否则我将面临许多的麻天怀孕的时间。因为否则我将面临许多的麻烦！烦！-圣地亚哥读者圣地亚哥读者”你将对她说些什么？对他的丈夫说些什么？你将对她说些什么？对他的丈夫说些什么？3.3-5Breakthrough Technologies,Inc.分析一下这个问题分析一下这个问题.l平均怀孕时间是平均怀孕时间是266266天天l如果她说怀孕如果她说怀孕260260天，你对她怀疑吗？天，你对她怀疑吗？l如果她说怀孕如果她说怀孕400天，你对她怀疑吗？天，你对她怀疑吗？l从哪点起你开始怀疑呢？作一个记号从哪点起你开始怀疑呢？作一个记号250 260 240 230 270 280 290 300 220 平均平均来自圣地亚来自圣地亚哥的焦虑哥的焦虑3.3-7Breakthrough Technologies,Inc.z妥善处理不确定妥善处理不确定 z使主观最小化使主观最小化z问题假设问题假设z预防重要信息的遗漏预防重要信息的遗漏z控制判断错误的风险控制判断错误的风险假设检验的概念假设检验的概念假设检验的概念假设检验的概念允许我们允许我们允许我们允许我们.3.3-8Breakthrough Technologies,Inc.假设检验假设检验假设检验假设检验Z是处理实际问题的方法是处理实际问题的方法,把实际问题变成统计问题把实际问题变成统计问题Z因为我们用样本因为我们用样本(相对小的相对小的)来估计总体的参数来估计总体的参数,因而总有可能为我们的因而总有可能为我们的实验选择一个实验选择一个“怪异怪异”的样本的样本,它可能不能代表一组它可能不能代表一组“典型典型”的观测的观测.Z因此因此,推论统计学可利用一些假设推论统计学可利用一些假设,允许我们估计纯粹由于偶然原因导致允许我们估计纯粹由于偶然原因导致的得到一个的得到一个“怪异怪异”结果的概率结果的概率.Z比如比如,如果我们要知道一个硬币是否如果我们要知道一个硬币是否“公平公平”,”,我们可以抛它数次我们可以抛它数次,记录记录我们看到正面的次数我们看到正面的次数.根据随机我们期望大约看到根据随机我们期望大约看到50%50%正面正面.Z如果我们抛了如果我们抛了1010次硬币次硬币,得到得到1010次正面次正面,我们将清楚的确信这个硬币不我们将清楚的确信这个硬币不“公平公平”.”.用一个公平的硬币用一个公平的硬币10001000次只有一次机会获得次只有一次机会获得1010个正面个正面.因此我因此我们可以说我们对于们可以说我们对于“不公平不公平”的硬币的判断将有的硬币的判断将有0.1%0.1%的错误机会的错误机会.3.3-9Breakthrough Technologies,Inc.在真实世界中在真实世界中在真实世界中在真实世界中在一个坏天我们可以得到一个好工程在一个坏天我们可以得到一个好工程在一个好天我们可以得到一个坏工程在一个好天我们可以得到一个坏工程无论那一种情况无论那一种情况,我们都可能作出错误的结论我们都可能作出错误的结论良品率良品率研究研究 1 1研究研究 2 2我们声明我们在工程中取得了改善我们声明我们在工程中取得了改善,而这个改善而这个改善结果可能只是抽样的函数结果可能只是抽样的函数3.3-10Breakthrough Technologies,Inc.假设检验假设检验v假设是关于某事是对的描述假设是关于某事是对的描述.如果我们抛如果我们抛1010次硬币得到了次硬币得到了8 8次正面次正面,我们将说这个硬币是不公平的我们将说这个硬币是不公平的.在此我们有错误的概率在此我们有错误的概率(约约5%)5%),但我但我们愿意承担这个风险们愿意承担这个风险.v在工厂里我们用同样的方法验证假设在工厂里我们用同样的方法验证假设我们将把原因归结于非常的我们将把原因归结于非常的事件事件,而不是纯粹偶然而不是纯粹偶然.v问题问题:我们如何鉴别非常事件我们如何鉴别非常事件?我们如何利用统计学来帮助我们作出判断我们如何利用统计学来帮助我们作出判断?v我们知道样本数据服从自然散布。当某事我们知道样本数据服从自然散布。当某事“真的发生真的发生”时我们怎样时我们怎样知道是真实发生还是偶然发生？知道是真实发生还是偶然发生？v让我们开始研究这个程序。让我们开始研究这个程序。3.3-11Breakthrough Technologies,Inc.假设检验假设检验l让我们看一个制造示例。让我们看一个制造示例。假设我们改造了两台反假设我们改造了两台反应器中的一台反应器。应器中的一台反应器。在我们改造所有反应器在我们改造所有反应器之前我们想知道这些改之前我们想知道这些改善是否善是否“显著地显著地”提高提高了工程良品率。了工程良品率。l让我们看一下结果的数让我们看一下结果的数据。在这个示例中，反据。在这个示例中，反应器应器B B 是新改造的反应是新改造的反应器。器。反应器反应器A A 反应器反应器B B8989 84 848181 86 868484 83 838484 91 918787 86 867979 79 798585 82 828181 89 898383 83 838484 88 88 Reactor.Reactor.mtwmtw3.3-12Breakthrough Technologies,Inc.假设检验假设检验假设检验假设检验问题问题:和代表现有工艺的反应器和代表现有工艺的反应器A A相比，对反应器相比，对反应器B B的改造能提的改造能提高良品率吗？高良品率吗？统计描述统计描述变量变量 N N 平均值平均值 中值中值 标准偏差标准偏差 反应器反应器A 10 84.400 85.000 2.91A 10 84.400 85.000 2.91反应器反应器B 10 85.60 85.50 3.72 B 10 85.60 85.50 3.72 统计问题是统计问题是:反应器反应器B B 的平均值（的平均值（85.685.6）和反应器）和反应器A A 的平均值的平均值(84.4)(84.4)的差异是否足以被认的差异是否足以被认为是重要的为是重要的?或者这两个平均值是否足够接近或者这两个平均值是否足够接近,可被认为是由于偶然因素或可被认为是由于偶然因素或日与日之间的散布呢日与日之间的散布呢?差异差异=1.2%=1.2%3.3-13Breakthrough Technologies,Inc.它是那一个它是那一个它是那一个它是那一个?这两个反应器代表两个不同的这两个反应器代表两个不同的ProcessProcess吗吗?反应器反应器A A反应器反应器B B80.0 82.5 85.0 87.5 90.0 92.5A AA AAAA A AB B B B B BB B B B .:.:.-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-80.0 82.5 85.0 87.5 90.0 92.5 80.0 82.5 85.0 87.5 90.0 92.5这两个反应器代表一个基本的这两个反应器代表一个基本的ProcessProcess吗吗?3.3-14Breakthrough Technologies,Inc.关键术语关键术语Ho=Ho=归无假设归无假设(Null Hypothesis)Null Hypothesis)Ha=Ha=对立假设对立假设(Alternative Hypothesis)Alternative Hypothesis)P ValueP Value=概率值概率值 3.3-15Breakthrough Technologies,Inc.假设检验假设检验假设检验假设检验l实际的假设是实际的假设是:新改造的机器将减少新改造的机器将减少不良不良.l这个假设叫做对立假设这个假设叫做对立假设(Ha)l统计假设统计假设:旧机器和改善的机器之旧机器和改善的机器之间没有差异间没有差异.l这个假设叫做归无假设这个假设叫做归无假设(Ho)我们必须证明我们观察到的数值极不可能出自相同的工艺我们必须证明我们观察到的数值极不可能出自相同的工艺,所以所以 Ho Ho 肯定错了肯定错了.3.3-16Breakthrough Technologies,Inc.陈述一个陈述一个 “归无假设归无假设”(H Ho o)收集证据收集证据(一个实际样本一个实际样本)判判 定定:这个证据支持什么这个证据支持什么?推翻推翻 H Ho o?或者或者 不推翻不推翻 H Ho o?什么是什么是什么是什么是 “假设验证假设验证假设验证假设验证”?Ho:o=13.6Ha:o B=B平均值假设平均值假设标准偏差假设标准偏差假设3.3-17Breakthrough Technologies,Inc.在我们所知的基础上，我们提出一个假设来解释我们所在我们所知的基础上，我们提出一个假设来解释我们所不知道的事情。不知道的事情。一般情况下，假设采取以下形式：一般情况下，假设采取以下形式：Y=f(xY=f(x1 1,x,x2 2.x xn n)我们设计一个实验，通过测定我们设计一个实验，通过测定 X X 对对 Y Y 的影响来证明这的影响来证明这个假设是对或错。个假设是对或错。我们假设我们假设归无假设归无假设是对的是对的 然后我们寻找确凿的证据来支持或推翻假设。然后我们寻找确凿的证据来支持或推翻假设。如果我们推翻了归无假设，那么我们接受如果我们推翻了归无假设，那么我们接受对立假设对立假设。假设检验的基础假设检验的基础3.3-18Breakthrough Technologies,Inc.我们接受或推翻假设时，也相应地伴随一个已知的风我们接受或推翻假设时，也相应地伴随一个已知的风险和置信度。险和置信度。为此在调查之前我们先确定判定风险的幅度和可接受为此在调查之前我们先确定判定风险的幅度和可接受的检验灵敏度。的检验灵敏度。完成此项后，我们就有了确定理想样本数的信息了。完成此项后，我们就有了确定理想样本数的信息了。为了制定一个合理的抽样计划，我们必须考虑实际费为了制定一个合理的抽样计划，我们必须考虑实际费用、时间和可利用资源的限制用、时间和可利用资源的限制 。假设和判定风险假设和判定风险假设和判定风险假设和判定风险3.3-19Breakthrough Technologies,Inc.关于归无假设关于归无假设.l归无假设归无假设(Ho)(Ho)被假定是对的被假定是对的l这就象被告被假定这就象被告被假定“无罪无罪”一样。一样。记住记住:美国的司法系统美国的司法系统不是不是“被证明清白之前有罪被证明清白之前有罪”我们不在我们的实验我们不在我们的实验 “无影响无影响”的概率小到不能相信之前假的概率小到不能相信之前假设实验设实验有影响有影响。l你就是被告的辩护律师。你必须提供证据来消除你就是被告的辩护律师。你必须提供证据来消除“合理的怀疑合理的怀疑”“无罪无罪”“清白清白”记住记住:3.3-20Breakthrough Technologies,Inc.在决定推翻与否时，我们可能会犯两类判在决定推翻与否时，我们可能会犯两类判断错误中的一个：断错误中的一个：你的判定接受 Ho真理Ho 对Ho 错I类错误 （-风险）II类错误 （-风险）正确正确推翻 Ho3.3-21Breakthrough Technologies,Inc.示例示例:审判审判陪审团的判决陪审团的判决他无罪他无罪真实真实实际清白实际清白实际有罪实际有罪I I类错误类错误 （-风险）风险）II II 类错误类错误 （-风险）风险）正确正确正确正确他有罪他有罪后果:罪犯获得自由罪犯获得自由后果:清白的人进监狱3.3-22Breakthrough Technologies,Inc.示例示例:机场安全机场安全报警机的判断报警机的判断包里没问题包里没问题真实真实包里没问题包里没问题包里有危险品包里有危险品 I I类错误类错误 （-风险风险)II II 类错误类错误 （-风险风险)正确正确正确正确包里有危险品包里有危险品后果后果:_:_后果后果:_3.3-23Breakthrough Technologies,Inc.假设检验：怎么用？假设检验：怎么用？l收集数据后，我们计算以下两种参数：收集数据后，我们计算以下两种参数：l 检验统计量(形如信噪比SNR，如Z-或 T-值),l“P-值”.l“P-P-值值”是是 “H Ho o 正确正确”发生的概率。发生的概率。lP-P-值基于假设的或实际参考的分布值基于假设的或实际参考的分布(正态分布正态分布,T-T-分布分布,Chi-Chi-平方分布平方分布,F-F-分布分布,等等.).)l小的小的 “P-P-值值”l大的大的 “Z Z”或或 “T T”,等等lH Ho o 被推翻被推翻l大的大的 “P-P-值值”l小的小的 “Z Z”或或 “T T”,等等lH Ho o 不被推翻不被推翻3.3-24Breakthrough Technologies,Inc.P-P-值到处都有值到处都有!One-Way Analysis of VarianceOne-Way Analysis of VarianceAnalysis of VarianceSource DF SS MS F PFactor 1 0.12 0.12 0.11 0.740Error 48 53.71 1.12Total 49 53.83 Individual 95%CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-+-Mach 1 25 10.080 0.943 (-*-)Mach 2 25 9.980 1.161 (-*-)-+-+-+-+-Pooled StDev=1.058 9.60 9.90 10.20 10.503.3-25Breakthrough Technologies,Inc.E我们希望这些观察结果随机发生的机会小于我们希望这些观察结果随机发生的机会小于10%10%(=.10=.10).).E5%5%会更好一些会更好一些(=.05=.05).).E1%1%感觉非常好感觉非常好(=.01=.01).).E的水平取决于我们的假设的水平取决于我们的假设“没有差别没有差别”和所参考的散布类型和所参考的散布类型。E但它依赖于利益和因果关系但它依赖于利益和因果关系 P P必须低到多小？必须低到多小？这决定于：这决定于：绝大多数情况下我们使用绝大多数情况下我们使用0.050.05 3.3-26Breakthrough Technologies,Inc.假设检验的步骤假设检验的步骤 1.1.定义定义实际问题实际问题 2.2.陈述目标（产生统计问题）陈述目标（产生统计问题）3.3.建立假设建立假设-陈述归无假设陈述归无假设(Ho)Ho)-陈述对立假设陈述对立假设(Ha).Ha).4.4.决定合适的统计检验决定合适的统计检验(假设概率分布假设概率分布,z,t,z,t,或或 F).F).5.5.规定规定的水平的水平(一般一般 5%)5%)6.6.规定规定的水平的水平(一般一般 10-20%)10-20%)7.7.设置影响的大小（差异）设置影响的大小（差异）8.8.设置样本的大小设置样本的大小 3.3-27Breakthrough Technologies,Inc.步骤（继续）步骤（继续）9.9.作抽样计划作抽样计划10.10.选择样本选择样本 11.11.做实验和收集数据做实验和收集数据 12.12.从所收集的数据中计算检验统计量从所收集的数据中计算检验统计量(z,t,(z,t,或或 F)F)13.13.决定计算出来的检验统计量随机发生概率决定计算出来的检验统计量随机发生概率 14.14.如果这个概率小于如果这个概率小于，则推翻则推翻 Ho Ho 而接受而接受 HaHa。如果如果 这个概率大于这个概率大于，不要推翻不要推翻 Ho.Ho.15.15.返回结果，把统计结论翻译成实际解决方法。返回结果，把统计结论翻译成实际解决方法。3.3-28Breakthrough Technologies,Inc.假设检验的应用假设检验的应用SPC SPC 图图这个点真的失去控这个点真的失去控制还是工程的自然制还是工程的自然散布散布 3.3-29Breakthrough Technologies,Inc.假设验证假设验证检验群平均的差异检验群平均的差异 架构架构这个架构和其他的这个架构和其他的比真的不同还是自比真的不同还是自然散布的结果？然散布的结果？3.3-30Breakthrough Technologies,Inc.把假设检验和把假设检验和6 6 S Sigmaigma路径路径连接连接 3.3-31Breakthrough Technologies,Inc.工程改善方法论工程改善方法论步骤步骤 I:I:工程测定工程测定步骤步骤 II:II:工程分析工程分析步骤步骤 III:III:工程改善工程改善步骤步骤IV:IV:工程管理工程管理用用 DOE DOE 验证关键性的输入验证关键性的输入 持续验证工程的稳定性和能力持续验证工程的稳定性和能力 最后完成控制计划最后完成控制计划决定最优的操作窗口决定最优的操作窗口 完成完成 FMEA FMEA 并评价控制计划并评价控制计划 计划课题、明确关键的工程输入计划课题、明确关键的工程输入/输出变量输出变量进行短期工程能力研究并进行短期工程能力研究并 建建立控制计划立控制计划 完成完成 Multi-Multi-varivari 研究以确定研究以确定 潜潜在的关键输入在的关键输入评价数据并优化关键的输入变量评价数据并优化关键的输入变量进行基础测量系统的测量进行基础测量系统的测量 仪仪器研究器研究 修正控制计划修正控制计划步骤步骤 0:0:课题定义课题定义3.3-32Breakthrough Technologies,Inc.数据类型数据类型分立型分立型对分立事件的记数对分立事件的记数(1,2,3,4 (1,2,3,4 个缺陷个缺陷)定性的描述定性的描述 民主党民主党/共和党共和党好好/坏坏设备设备 1/1/设备设备 2 2 连续型连续型小数部分有意义的小数部分有意义的 时间，重量，厚度，时间，重量，厚度，等等等等.注意注意:我们经常可以把定性数据当作连续型数据处理我们经常可以把定性数据当作连续型数据处理，只要我们有只要我们有合适的分辨率（记数的水平）或足够大的样本大小。然而这也具有合适的分辨率（记数的水平）或足够大的样本大小。然而这也具有较大的风险得到较大的风险得到“错误错误”的判断。的判断。3.3-33Breakthrough Technologies,Inc.统计工具路径统计工具路径 你的统计学教授从未教过你的东西你的统计学教授从未教过你的东西 路径的目的路径的目的对于统计工具，给对于统计工具，给BBBB一个结构型的方法一个结构型的方法 “你对斧子了解的越多你对斧子了解的越多.你越觉得什么看上去都象一个钉子你越觉得什么看上去都象一个钉子”给统计思考画一个大幅画像给统计思考画一个大幅画像 为把为把 Minitab Minitab 和统计工具联系起来提供一个结构型和统计工具联系起来提供一个结构型的路径的路径 减少混淆和焦虑减少混淆和焦虑 “回归回归,ANOVA ANOVA 和和 Chi-Chi-平方平方 ”3.3-34Breakthrough Technologies,Inc.分析的路径分析的路径 单个单个 X-X-单个单个 Y YX X 数据数据分立型 连续型 Y Y 数据数据分立型 连续型 Chi-Chi-平方平方ANOVAANOVA平均值平均值/中值检验中值检验回归回归3.3-35Breakthrough Technologies,Inc.场景场景#1#1管理者想知道两个作业者是否在一个控制装配上用不同的转矩紧固螺丝管理者想知道两个作业者是否在一个控制装配上用不同的转矩紧固螺丝 什么是什么是Y?_ Y?_ 数据类型数据类型?_?_什么是什么是 X?_ X?_ 数据类型数据类型?_?_你将用那类工具你将用那类工具?_?_3.3-36Breakthrough Technologies,Inc.场景场景#2#2人事部想知道在年龄（年老和年轻）和人是否被雇佣之间是否有联系人事部想知道在年龄（年老和年轻）和人是否被雇佣之间是否有联系什么是什么是 Y?_ Y?_ 数据类型数据类型?_?_什么是什么是 X?_ X?_ 数据类型数据类型?_?_你将用那类工具你将用那类工具?_?_3.3-37Breakthrough Technologies,Inc.场景场景#3#3设计队想知道返品和相应的装锁的类型之间是否有联系设计队想知道返品和相应的装锁的类型之间是否有联系 什么是什么是 Y?_ Y?_ 数据类型数据类型?_?_什么是什么是 X?X?数据类型数据类型?_?_你将用那类工具你将用那类工具?_?_3.3-38Breakthrough Technologies,Inc.假设验证术语假设验证术语1.1.归无假设归无假设归无假设归无假设(Ho)(Ho)(Ho)(Ho)(Null Hypothesis)Null Hypothesis)-关于没有变化或没有差异的陈关于没有变化或没有差异的陈述。这个陈述在有足够的证据之前被认为是对的述。这个陈述在有足够的证据之前被认为是对的 2.2.I I I I类错误类错误类错误类错误(Type I Error)Type I Error)-“错误确认错误确认”的机会的机会;说有重要的事情在说有重要的事情在发生，而实际上什么都没有。发生，而实际上什么都没有。3.3.风险风险风险风险(Alpha Risk)Alpha Risk)-犯犯I I类错误最大的风险或概率。这个概率总大类错误最大的风险或概率。这个概率总大于于0 0，而且一般设定为，而且一般设定为5%5%。研究者作出判断所对应的最大的、可接受的。研究者作出判断所对应的最大的、可接受的错误确认风险。错误确认风险。4.4.显著水平显著水平显著水平显著水平(Significance Level)Significance Level)-和和风险风险相同相同相同相同5.5.对立假设对立假设对立假设对立假设 (Ha(Ha)(Alternative Hypothesis)Alternative Hypothesis)-关于变化或差异的陈述。如关于变化或差异的陈述。如果果HoHo被推翻，这个陈述被认为是对的。被推翻，这个陈述被认为是对的。6.6.IIIIIIII类错误类错误类错误类错误(Type II Error)Type II Error)-“错误否认错误否认”的机会的机会;说没有什么重说没有什么重要的事情发生，而实际确有其事。要的事情发生，而实际确有其事。在工程突破中，这是你的最大的风险在工程突破中，这是你的最大的风险！3.3-39Breakthrough Technologies,Inc.术语（继续）术语（继续）7.7.风险风险风险风险(Beta Risk)Beta Risk)-犯犯IIII类错误的风险或概率类错误的风险或概率,或或忽视忽视一一个解决问题的有效方法。个解决问题的有效方法。8.8.显著差异显著差异显著差异显著差异(Significant Difference)Significant Difference)-用于描述统计性假设用于描述统计性假设检验的结果的术语，在此差异大的不能合理的随机发生。那里检验的结果的术语，在此差异大的不能合理的随机发生。那里很可能在发生什么特殊事情。很可能在发生什么特殊事情。9.9.功力（功力（功力（功力（PowerPowerPowerPower）-统计检验的能力，探测出某事很重要时，统计检验的能力，探测出某事很重要时，实际上某事确实很重要。常被用来决定在处置中样本的大小是实际上某事确实很重要。常被用来决定在处置中样本的大小是否足以探测到存在差异。否足以探测到存在差异。10.10.检验统计量检验统计量检验统计量检验统计量（Test StatisticTest StatisticTest StatisticTest Statistic）-一个标准化的数值一个标准化的数值(z,t,F,(z,t,F,等等.).)，代表错误确认的可能性，分布于一个已知的方式，代表错误确认的可能性，分布于一个已知的方式，以便以便可以决定这个观察到的数值的概率。通常错误确认越可行，检可以决定这个观察到的数值的概率。通常错误确认越可行，检验统计量的绝对值就越小验统计量的绝对值就越小,而且在其分布内观察到这个数值的而且在其分布内观察到这个数值的概率就越大。概率就越大。