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如何理解六西格玛中的"P"值
P值广泛用于统计中，包括T检验、回归分析等。大家都知道，在假设检验中P值起到非常重要的作用。为了更好理解P值，先来看看什么是原（零）假设。
在假设检验中，什么是原（零）假设？
比如说我们在改进某种建筑材料时，对旧材料和新材料进行测试，希望能看到它们之间有差异，很不幸，有时候没有差异，而这种无差异就是原（零）假设，通过对新旧材料的实验比较，两者间没有明显的差异。
而两者之间有差异，就是备择假设。备择假设只能是>,<或不等于。
什么是P值？
P值是介于0和1之间的一个数值，用来测量你的数据和原假设有多大的相符性；P值表达的是，你的数据有多大的可能性呈现是一个真实的原假设？它没有去测量对备择假设的支持有多大。
如果P值比较小(＜0.05）,那么你的样品（参数）有足够的证据告诉你，可以拒绝原假设，即新旧材料之间有差异；
如果P值>0.05,那么我们很难下结论说新旧材料间是明显差异的，只能说没有足够的数据和证据证明差异性；
如果P值恰好等于0.05，那么我们很难有结论说有无明显差异，在这种情况下，需要收集更多的数据来重新计算P值；或者，冒着一定的风险认为新旧是有差异的。
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