统计学中的P值应该怎么计算

1. 统计学中的P值应该怎么计算

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

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}【摘要】
统计学中的P值应该怎么计算【提问】
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

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}【回答】
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。【回答】
这就是p值所有的公式【提问】
对的【回答】
有没有单独的一个公式【提问】
所需要调查的样本点数/总体所含样本点数【回答】

2. 统计学意义P值的计算公式

统计学意义（p值）zt
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

3. 统计学的P值的计算

0确实是P值。之所以全都为零，是因为p值太小，两位小数不能显示。如果你想看具体的值，可以看我给你的图片。

4. 统计学中p值怎么计算

P值往往涉及统计结果显著性的判定，因此我们得从显著性的概念说起。【摘要】
统计学中p值怎么计算【提问】
P值往往涉及统计结果显著性的判定，因此我们得从显著性的概念说起。【回答】
统计学使用P值来代表前面提到的"理论假设被否定的可能性"。科学研究往往会选取与理论提出的假设相对的情况作为"证伪对象"——即尝试证实"这种与我的观点相对的假设"不大可能发生，这种用来当"靶子"的假设在统计学中被称为"零假设"（又叫"原假设"，或者"虚无假设"，通常用H0表示，英文Null Hypothesis），通俗地说即：靶子被打倒，研究即成立。所以，P值通常被用于在假设检验中描述某理论假设的有效性，通常理论的反面会被设为"零假设"。例如：我认为"读者阅读完本文的耗时大于10分钟"，其零假设便是"……读完本文的耗时小于10分钟"。因此我们只需要证明零假设发生几率相当小，那就可以说明我的说法是可信的。反之，只要证明我的说法的发生几率大到某个程度也可以证明我的理论。【回答】
较小的P值（通常≤0.05）表示实验结果是零假设不成立的有力证据，因此零假设可以比较可信地推翻。· 较大的P值（> 0.05）表示反对零假设的证据不充分，意味着零假设成立的几率偏大。· 极接近临界值（0.05）的P值被认为是边际性的（这有点信不信由你的味道）。【回答】

5. 统计学中的P值应该怎么计算

P值的计算公式是 =2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时； =1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时； =Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时； 其中,Φ(z0)要查表得到.z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）) 最后,当P值小...

6. 统计学中的“P”值是什么意思?怎么计算?

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
不同的P数值所表达的含义也是不一样的。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。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几率。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}。

拓展资料：
计算P值的相关注意事项：
1、P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。
2、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。
3、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。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
P值的其他含义：
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。
参考链接：百度百科：假设检验中的P值

7. 统计P值是什么，怎么算？

P值（P value）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出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
计算：
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。 
1、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

2、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

3、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
美国统计协会公布了P值使用的几大准则：
准则1：P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度
这条准则的意思是说，我们通常会设立一个假设的模型，称为“原假设”，然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰。P值越小，说明数据与模型之间越不匹配。
准则2：P值并不能衡量某条假设为真的概率，或是数据仅由随机因素产生的概率。
这条准则表明，尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率，但P值的作用并不是这个。P值只解释数据与假设之间的关系，它并不解释假设本身。
准则3：科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值。
这一条给出了对决策制定的建议：成功的决策取决于很多方面，包括实验的设计，测量的质量，外部的信息和证据，假设的合理性等等。仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的。
准则4：合理的推断过程需要完整的报告和透明度。
这条准则强调，在给出统计分析的结果时，不能有选择地给出P值和相关分析。举个例子来说，某项研究可能使用了好几种分析的方法。
而研究者只报告P值最小的那项，这就会使得P值无法进行解释。相应地，声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量，所有使用过的方法和相应的P值等。
准则5：P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性。
这句话说明，统计的显著性并不代表科学上的重要性。一个经常会看到的现象是，无论某个效应的影响有多小，当样本量足够大或测量精度足够高时，P值通常都会很小。反之，一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高，其P值也可能很大。
准则6：P值就其本身而言，并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量。
简而言之，数据分析不能仅仅计算P值，而应该探索其他更贴近数据的模型。
声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段，比如置信区间，贝叶斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。这些方法都依赖于一些其他的假定，但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题。
声明最后给出了对统计实践者的一些建议：好的科学实践包括方方面面，如好的设计和实施，数值上和图形上对数据进行汇总，对研究中现象的理解，对结果的解释，完整的报告等等——科学的世界里，不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式。
参考资料来源：百度百科-P值

8. 关于统计学，这里的p值是怎么计算出来的呢？谢谢！

P值的计算公式是：
=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为p不等于p0时； 
=1-Φ(z0)  当被测假设H1为p大于p0时； 
=Φ(z0)   当被测假设H1为p小于p0时； 
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

统计学中回归分析的主要内容为：
1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
2、对这些关系式的可信程度进行检验。