Pa值的意思
在統計學中，p值（p-value）是用來衡量某個假設檢驗結果支持或反對原假設（null hypothesis）的強度。p值是一個機率，表示在原假設為真的情況下，觀察到或更極端的數據出現的機率。
假設檢驗通常涉及兩個假設：
- 原假設（null hypothesis, H0）：通常是我們要檢驗的假設，通常用等號表示，如 μ = 50（表示平均值等於50）。
- 備擇假設（alternative hypothesis, H1或Ha）：是原假設的相反，通常用不等號表示，如 μ ≠ 50。
在假設檢驗中，我們通過收集數據來決定是否要接受原假設。p值越小，意味著觀察到的數據或更極端的數據在原假設為真的情況下出現的機率越小，從而越有理由拒絕原假設。
一般而言，如果p值小於或等於預先設定的顯著性水平（significance level, α），通常取為0.05，那麼我們會拒絕原假設，認為備擇假設更有可能是正確的。如果p值大於顯著性水平，我們就會接受原假設，認為沒有足夠的證據支持備擇假設。
需要注意的是，p值本身並不直接告訴我們假設檢驗的結果，它只是提供了一個機率，而最終的決策（接受或拒絕原假設）取決於這個機率與預先設定的顯著性水平的關係。