能不能这样说：错误拒绝原假设的概率为0.5179？

[此贴子已经被作者于2007-2-26 22:14:12编辑过]

这种说法可能要稍微补正一下。需要强调一下这种错误是“弃真错误”：原假设本为是真的，但被拒绝了。

一般情况下，统计软件报告的各种检验的p值都是“拒绝原假设所犯的弃真错误的概率”。

通俗而不严格地说，p值越小，说明（拒绝原假设所犯的）弃真错误的概率越小，“越应该”拒绝原假设。当然，更严格（也未必很严格）的一种说法是，对于事先给定的显著性水平（事先确认好的弃真错误的概率），检验结果得出的弃真错误概率如果低于事先指定的水平，则应该拒绝原假设。

所以弄清统计软件各种检验中的原假设非常关键（当然相关的统计原理更要知道）。

对于原假设，只能谈是否“拒绝”，而不能谈是否“接受”——多种不同的原假设都可能未被拒绝。

结果中的“7.17”就是“卡方值”，“0.5179”就是“P”（值）。P是拒绝原假设所犯的弃真错误的概率，不是“P比卡方值大的可能性”，P本身已经表示了“可能性”。

P=0.5179，没有小于事先给定的某个显著性水平（一般取0.1、0.05、0.01等），因此不能拒绝原假设，即不能拒绝“两种模型的系数估计量无系统性差异”——这听起来很绕嘴，但这是其中的逻辑。

严格讲，在检验结果的解释中，最好不用“接受”这种字眼，不妨用“采用”这种字眼。

概括而不严格地说，同事先给定的某个显著性水平相比，P较大，不采用IV估计量；P较小，采用IV估计量。