p值的計算方法

❶ 假設檢驗中的P值怎樣計算呢

P值的計算：
一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C，根據檢驗統計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：
左側檢驗的P值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右側檢驗的P值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率：P = P{ X > C}
雙側檢驗的P值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。若X 服從正態分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。
p值的計算公式：
=2[1-φ(z0)]
當被測假設h1為
p不等於p0時；
=1-φ(z0)
當被測假設h1為
p大於p0時；
=φ(z0)
當被測假設h1為
p小於p0時；
其中，φ(z0)要查表得到。
z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）)
最後，當p值小於某個顯著參數的時候我們就可以否定假設。反之，則不能否定假設。
注意，這里p0是那個缺少的假設滿意度，而不是要求的p值。
沒有p0就形不成假設檢驗，也就不存在p值
統計學上規定的p值意義：
p值
碰巧的概率
對無效假設
統計意義
p＞0.05
碰巧出現的可能性大於5%
不能否定無效假設兩組差別無顯著意義
p＜0.05
碰巧出現的可能性小於5%
可以否定無效假設
兩組差別有顯著意義
p
＜0.01
碰巧出現的可能性小於1%
可以否定無效假設
兩者差別有非常顯著意義

❷ P值的計算公式是怎樣的

P值即為拒絕域的面積或概率。

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。

p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

❸ 統計學p值的計算公式是什麼

P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為有統計學差異， P<0.01 為有顯著統計學差異，P<0.001為有極其顯著的統計學差異。

P<0.05時，認為差異有統計學意義」或者「顯著性水平α=0.05」，指的是如果本研究統計推斷得到的差異有統計學意義，那麼該結果是「假陽性」的概率小於0.05。

(3)p值的計算方法擴展閱讀：

P值的計算：

一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C，根據檢驗統計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：

左側檢驗的P值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即：P = P{ X < C}

右側檢驗的P值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率：P = P{ X > C}

雙側檢驗的P值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。

若X 服從正態分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。

計算出P值後，將給定的顯著性水平α與P 值比較，就可作出檢驗的結論：

如果α > P值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。

如果α ≤ P值，則在顯著性水平α下不拒絕原假設。

在實踐中，當α = P值時，也即統計量的值C剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。

❹ P值如何計算

P值即為拒絕域的面積或概率。

P值是最小的可以否定假設的一個值。這里需要一個原始假設。不然一個數值沒法比較，更遑論最小的否定值了。 從現在開始，注意大小寫的p概念不同的。 假設檢驗，這里應該是比例檢驗（p檢驗，檢驗滿意度，這是個百分比值）

P值是最小的可以否定假設的一個值。並不是簡單相除就完了。

這個實驗應該是：「某人說，滿意度應該是80%，即p0=0.8。然後我們做了這個實驗，測試了120個人，100個滿意，20個不滿意」但是這樣我們能說滿意度是100/120=83.3%么？顯然不能，因為對於整個顧客群來說，抽樣測試的群體太小。

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）) 最後，當P值小於某個顯著參數的時候（常用0.05，標記為α，給你出題那個人，可能混淆了這兩個概念）就可以否定假設。反之，則不能否定假設。

注意，這里p0是那個缺少的假設滿意度，而不是要求的P值。沒有p0就形不成假設檢驗，也就不存在。

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

❺ 統計P值是什麼，怎麼算

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

計算：

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

1、左側檢驗

(5)p值的計算方法擴展閱讀

美國統計協會公布了P值使用的幾大准則：

准則1：P值可以表達的是數據與一個給定模型不匹配的程度

這條准則的意思是說，我們通常會設立一個假設的模型，稱為「原假設」，然後在這個模型下觀察數據在多大程度上與原假設背道而馳。P值越小，說明數據與模型之間越不匹配。

准則2：P值並不能衡量某條假設為真的概率，或是數據僅由隨機因素產生的概率。

這條准則表明，盡管研究者們在很多情況下都希望計算出某假設為真的概率，但P值的作用並不是這個。P值只解釋數據與假設之間的關系，它並不解釋假設本身。

准則3：科學結論、商業決策或政策制定不應該僅依賴於P值是否超過一個給定的閾值。

這一條給出了對決策制定的建議：成功的決策取決於很多方面，包括實驗的設計，測量的質量，外部的信息和證據，假設的合理性等等。僅僅看P值是否小於0.05是非常具有誤導性的。

准則4：合理的推斷過程需要完整的報告和透明度。

這條准則強調，在給出統計分析的結果時，不能有選擇地給出P值和相關分析。舉個例子來說，某項研究可能使用了好幾種分析的方法。

而研究者只報告P值最小的那項，這就會使得P值無法進行解釋。相應地，聲明建議研究者應該給出研究過程中檢驗過的假設的數量，所有使用過的方法和相應的P值等。

准則5：P值或統計顯著性並不衡量影響的大小或結果的重要性。

這句話說明，統計的顯著性並不代表科學上的重要性。一個經常會看到的現象是，無論某個效應的影響有多小，當樣本量足夠大或測量精度足夠高時，P值通常都會很小。反之，一些重大的影響如果樣本量不夠多或測量精度不夠高，其P值也可能很大。

准則6：P值就其本身而言，並不是一個非常好的對模型或假設所含證據大小的衡量。

簡而言之，數據分析不能僅僅計算P值，而應該探索其他更貼近數據的模型。

聲明之後還列舉出了一些其他的能對P值進行補充的分析方手段，比如置信區間，貝葉斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。這些方法都依賴於一些其他的假定，但在一些特定的問題中會比P值更為直接地回答諸如「哪個假定更為正確」這樣的問題。

聲明最後給出了對統計實踐者的一些建議：好的科學實踐包括方方面面，如好的設計和實施，數值上和圖形上對數據進行匯總，對研究中現象的理解，對結果的解釋，完整的報告等等——科學的世界裡，不存在哪個單一的指標能替代科學的思維方式。

❻ 關於統計學，這里的p值是怎麼計算出來的呢謝謝！

P值的計算公式是：

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據P值的大小和實際問題來解決。

統計學中回歸分析的主要內容為：

1、從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。

2、對這些關系式的可信程度進行檢驗。

❼ 統計學的方差分析表中,p值怎麼計算呀有沒有公式或者什麼

結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法.
P值的計算公式是
=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；
=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；
=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；
其中,Φ(z0)要查表得到.
z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）)
最後,當P值小於某個顯著參數的時候（常用0.05,標記為α,給你出題那個人,可能混淆了這兩個概念）我們就可以否定假設.反之,則不能否定假設.
注意,這里p0是那個缺少的假設滿意度,而不是要求的P值.
沒有p0就形不成假設檢驗,也就不存在P值
熱心網友 | 2013-04-16
1
0
統計學意義（p值）ZT
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法.專業上,p值為結果可信程度的一個遞減指標,p值越大,我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標.p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率.如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的.即假設總體中任意變數間均無關聯,我們重復類似實驗,會發現約20個實驗中有一個實驗,我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果.（這並不是說如果變數間存在關聯,我們可得到5%或95%次數的相同結果,當總體中的變數存在關聯,重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關.）在許多研究領域,0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平.
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義,不可避免地帶有武斷性.換句話說,認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性.實踐中,最後的決定通常依賴於數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較,依賴於總體數據集里結論一致的支持性證據的數量,依賴於以往該研究領域的慣例.通常,許多的科學領域中產生p值的結 果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線,但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性.結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義,而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義.但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規.
所有的檢驗統計都是正態分布的嗎並不完全如此,但大多數檢驗都直接或間接與之有關,可以從正態分布中推導出來,如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗.這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分布,即滿足所謂的正態假設.許多觀察變數的確是呈正態分布的,這也是正態分布是現實世界的基本特徵的原因.當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變數的數據時問題就產生了,（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）.這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗）,但這種方法不方便,因為從它所提供的結論形式看,這種方法統計效率低下、不靈活.另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下,通常還是可以使用基於正態分布前提下的檢驗.後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的,該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用.即,隨著樣本量的增加,樣本分布形狀趨於正態,即使所研究的變數分布並不呈正態.

❽ 統計學的方差分析表中，p值怎麼計算

P值的計算公式：

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）)

最後，當P值小於某個顯著參數的時候我們就可以否定假設。反之，則不能否定假設。

實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

(8)p值的計算方法擴展閱讀：

如測量誤差造成的差異或個體間的差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。

另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。

當控制變數為定序變數時，趨勢檢驗能夠分析隨著控制變數水平的變化，觀測變數值變化的總體趨勢是怎樣的，是呈現線性變化趨勢，還是呈二次、三次等多項式變化。通過趨勢檢驗，能夠幫助人們從另一個角度把握控制變數不同水平對觀測變數總體作用的程度。

❾ P值的計算

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。
左側檢驗 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
P值是當μ=μ0時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
右側檢驗 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)
雙側檢驗 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

❿ 數據分析中的P值怎麼計算、什麼意義

一、P值計算方法

左側檢驗P值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

右側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

雙側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

二、P值的意義

P 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。

(10)p值的計算方法擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析;其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。