P值怎么计算

1. P值怎么计算

假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T  = (实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2)  ~ N(0,1)  标准正态分布
实际比例1=36/185  
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1×（1-实际比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=实际比例2×（1-实际比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774  查正态分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650  没有差异,完全没有差异

为何×2？因为你的原假设是p1=p2 是双侧检验

2. p值如何计算

假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T  = (实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2)  ~ N(0,1)  标准正态分布
实际比例1=36/185  
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1×（1-实际比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=实际比例2×（1-实际比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774  查正态分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650  没有差异,完全没有差异
为何×2？因为你的原假设是p1=p2 是双侧检验

3. P值的计算

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。左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μμ0P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 = P(Z≥ZC|μ=μ0)双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0P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 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

4. P值怎么计算

假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T
=
(实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2)
~
N(0,1)
标准正态分布
实际比例1=36/185
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1×（1-实际比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=实际比例2×（1-实际比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774
查正态分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650
没有差异,完全没有差异
为何×2？因为你的原假设是p1=p2
是双侧检验

5. P值的计算

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。
左侧检验
H0:μ≥μ0
vs
H1:μ<μ0
P值是当μ=μ0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
=
P(Z≤ZC|μ=μ0)
右侧检验
H0:μ≤μ0
vs
H1:μ>μ0
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
=
P(Z≥ZC|μ=μ0)
双侧检验
H0:μ=μ0
vs
H1:μ≠μ0
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
=
2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

6. 统计学P值如何计算

　　P值来源于六西格玛管理，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。
　　一、意义
　　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。
　　二、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。
　　左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
　　P值是当μ=μ0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 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
　　右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
　　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 = P(Z≥ZC|μ=μ0)
　　双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
　　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 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

7. 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。

8. p值怎么算？

P值计算
=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；
z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)
扩展资料：
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，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
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。
参考资料来源：百度百科-P值