取中间mean等于1的p值，呵呵

谢谢saihuatuo指点！那另外两个P值有什么作用吗？

由于还没有入门，问的问题可能比较幼稚，请勿见怪。

显著性水平即为P值，STATA在进行假设检验时提供P值。P值就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率；P值越小，原假设为真的可能性也就越小，拒绝原假设的理由就越充分，即“小概率事件”。STATA一般会提供三个备择假设，即下面的三个P值。

所以，根据楼主提供的数据可以看到：

左边mean<1时P值接近于1,表明原假设和该备择都要拒绝；

而中间mean!=1则标识的是“均值不等于1”（“！”与“≈”的意思相同），此时P值非常小，所以原假设该拒绝；

右边mean>1时，同样P值非常小，拒绝原假设。

综合起来，样本中mean计算出来是53.3（看得不太清楚，猜的哈），确实是大于原假设mean＝1，所以最后显示检测的样本均值大于1.

假设检验的第一步就是确定零假设和被择假设。这里的零假设显然只能是mean=1。至于可能存在的被择假设就不可胜计了。Fisher曾说过，假设检验的作用是为了十分肯定地否定原假设。换而言之，被择假设往往放上我们希望认定的东西。

由楼主给出的东西我们可以看到，STATA给出了三个最常用到的被择假设。它们与零假设一道构成了三个不同的假设检验。楼主的被择假设是什么，就看相应的被择假设下的p值就可以了。p太小就接受被择假设，p稍大就接受零假设。简单直观。

4楼的一个说法需要纠正：“左边mean<1时P值接近于1,表明原假设和该备择都要拒绝”。本人短浅，从未听闻有假设检验的原假设和被择假设一道拒绝……p值那么大，说明应当接受零假设mean=1，拒绝被择假设mean<1。虽然，实际的mean高达83.3，使得原假设mean=1和被择假设mean<1看起来都不怎么靠谱，但此检验仍有意义：相比之下，mean=1的说法还是比mean<1更可信一些的。

[此贴子已经被作者于2008-7-28 0:03:23编辑过]

你的结果中，得到的t检验值为7.0568。假设检验的原假设为mean=1,其他三个为备择假设。如果均值不为1，那么备择假设可能会有三种情况：或者小于1，概率临界值为0.9903；或者大于1，概率临界值为0.0097；或者不等于（实际上等于以上两种情况下的概率之和），概率临界值为0.1095。你得到的t检验值为7.0568，远远大于检验的临界值，因此原假设均值等于1被拒绝，你的样本均值不等于1。（具体临界值可以通过查找t检验表得到与概率对应的数值，这里不再赘述）。另外，从三种情况下的临界概率看，大于1的临界概率为0.0097，表示均值大于1这个事件被拒绝的概率接近0 ，因此，你的结果应该是均值大于1。

[此贴子已经被作者于2008-7-28 0:05:19编辑过]