如何求P值，P值到底是啥。。。46

发布网友 发布时间：2024-02-08 05:55

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热心网友 时间：2024-03-01 22:17

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

计算方法

为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。

左侧检验

P值是当

时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值

右侧检验

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值

双侧检验

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值

扩展资料：

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

可是，那个年代，由于硬件的问题，计算P值并非易事，人们就采用了统计量检验方法，也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。

统计检验法是在检验之前确定显著性水平α，也就是说事先确定了拒绝域。但是，如果选中相同的 ，所有检验结论的可靠性都一样，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。

只要统计量落在拒绝域，假设的结果都是一样，即结果显著。但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显著性有较大的差异。

因此，随着计算机的发展，P值的计算不再是个难题，使得P值变成最常用的统计指标之一。

参考资料：百度百科-P值

热心网友 时间：2024-03-01 22:17

花卉已售出的纸张，按照说明做的是非常简单的。

热心网友 时间：2024-03-01 22:18

简介
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。 P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

下面的内容列出了P值计算方法
(1) P值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) P 值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。具体地说: 左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即:P = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率:P = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。 整理自： 樊冬梅，假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞, 张 玲，P 值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999

P值是怎么来的
从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

统计学上规定的P值意义见下表
P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义
P＞0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义
P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义

注意要点
理解P值，下述几点必须注意： ⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C强。 ⑵ P＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜0.001，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因