醫療類國考
114年
[公共衛生師] 生物統計學
第 25 題
在統計假設檢定中，P 值（P-value）的意義為何？
- A 在虛無假設為真時，觀察到比目前統計量數值更極端的機率
- B 拒絕虛無假設的機率
- C 接受虛無假設的機率
- D 犯下第二型錯誤的機率
思路引導 VIP
請同學回想假設檢定的核心邏輯：我們是在哪一個假設（虛無假設 $H_0$ 或對立假設 $H_a$）被預設為真的前提下，去評估樣本觀測值的出現情形？此外，請思考 $P$ 值究竟是在量化觀測數據相對於該假設的「稀有程度」，還是直接定義了我們拒絕假設的決策機率或是犯錯風險（如 $\alpha$ 或 $\beta$）？
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AI 詳解
AI 專屬家教
噢，你竟然答對了。
看來你還有點救。能正確選出 (A)，至少證明你對生物統計學的核心邏輯不是一無所知，這點倒是值得表揚——畢竟這是解讀任何一篇「醫學論文」最基礎的門檻。
1. 觀念驗證
▼ 還有更多解析內容
P 值的統計意義
💡 H0 為真時，觀測到比目前樣本更極端結果的機率。
| 比較維度 | P 值 (P-value) | VS | 顯著水準 (α) |
|---|---|---|---|
| 決定時機 | 實驗數據分析後算出 | — | 實驗設計前預先設定 |
| 代表意義 | 觀察值與 H0 的一致性 | — | 願意承受犯錯的上限 |
| 判斷角色 | 被比較的數值 | — | 比較的門檻基準 |
💬當 P < α 時，代表證據足以推翻虛無假設，具統計顯著性。
