p值挺依赖样本的，样本太大，即使一个很小的差也会统计为显著的差异.
同样的样本量，Z-test更容易得到小的p值，t分布比较胖，置信区间会更大一些。
样本量小，样本SD会低估总体的SD，所以用t-test，当样本量大于30时，t-test基本就变成了Z-test。
单侧检验的p值是双侧检验的一半。
双侧检验：
当我们的假设是有没有差异性的时候：
H0: 没有差异
H1：有差异
单侧检验：
当我们的假设是降低还是增高的时候：
H0: 没有差异
H1：有差异
p值挺依赖样本的，样本太大，即使一个很小的差也会统计为显著的差异.
同样的样本量，Z-test更容易得到小的p值，t分布比较胖，置信区间会更大一些。
样本量小，样本SD会低估总体的SD，所以用t-test，当样本量大于30时，t-test基本就变成了Z-test。
单侧检验的p值是双侧检验的一半。
双侧检验：
当我们的假设是有没有差异性的时候：
H0: 没有差异
H1：有差异
单侧检验：
当我们的假设是降低还是增高的时候：
H0: 没有差异
H1：有差异
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本文标题：关于p值的一些经验法则
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/fwbprxtx.html
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