显著性结果解读

第一个，P值与影响度的问题。
从正常思路中来说，P值越趋近于临界值，影响越大；
但是，当存在高阶因子存在的时，存在因子交互作用的时候，大多数时候要进入响应曲面设计，那么这个判断思路就会趋于失效了。
如果剔除了不必要的因子交互，剔除了没价值的高阶因子，也不需要进入曲面的情况下，那么就不会出现因子效果不显著的状态。
不信你可以去试试。
 
第二个，假设t检验的临界值判断。
按公式计算和逻辑推导，你的想法可能是正确的。
再给你一个但是吧：
假设检验学习之初，有个这样的说法，估计你忘记了----假设检验的核心是找一个方法来证明两个样本之间是不同的，如果无法证明他们的不同，也只能说“暂时没找到拒绝他们的方法”，而不能说“证明他们就是相同的”。
因此，通过临界值来判断，并不能证明影响程度；也许t检验无法拒绝，换成z检验或F检验的时候，就被干掉了。
那么，此时，如何判断影响度？