統計學p值計算方法

1. 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

(1)統計學p值計算方法擴展閱讀

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。

2. 統計學x2和p值計算過程是怎麼樣的

計算過程如下：

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)

X^2計算如下：

統計學的英文statistics最早源於現代拉丁文Statisticum Collegium（國會）、義大利文Statista（國民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall於1749年使用，代表對國家的資料進行分析的學問，也就是「研究國家的科學」。

十九世紀，統計學在廣泛的數據以及資料中探究其意義，並且由John Sinclair引進到英語世界。

統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞里士多德時代，迄今已有兩千三百多年的歷史。

它起源於研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，統計學至少經歷了「城邦政情」、「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。

所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科，確切地說，它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的范疇，而是屬於數學的范疇。

3. 醫學統計學中P值的意義及詳細的計算方法

P值是採用假設檢驗的方法來計算的。舉個例子來說明：比較兩個樣本的均數有沒有差別，採用反證法，首先建立假設檢驗，H0：假設兩組沒有差別，H1：假設兩組有差別。通過假設兩組沒有差別計算出其沒有差別的概率，一般取P＜0.05作為臨界值，若P＜0.05則代表隨機抽取的兩組均數沒有差別的概率小於0.05，為小概率事件，此時拒絕H0，接受H1。P＞0.05接受H0。
但是P值的大小隻能代表兩者是否具有統計學差異，不能代表差異的大小。詳細的計算方法要根據你採用的統計學方法具體計算，現在這步一般都採用統計軟體SPSS、SAS等來完成。
希望對你有所幫助。

4. 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。

(4)統計學p值計算方法擴展閱讀：

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。

5. 統計學中的「P」值是什麼意思怎麼計算

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。

6. 統計學假設檢驗中，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。
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

7. 統計學中的P值應該怎麼計算

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。

(7)統計學p值計算方法擴展閱讀

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。

3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

4、利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

8. 如何計算統計學中的P值（200分）

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。

9. 統計學中t值p值是什麼意思怎麼計算

1、t指的是T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。

計算：t的檢驗是雙側檢驗，只要T值的絕對值大於臨界值就是不拒絕原假設。

2、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。

計算：概率定義為：P(A)=m/n，其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件A包含的試驗基本結果數。

拓展資料

統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關系的科學。它是通過搜集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方法論科學。由於統計學的定量研究具有客觀、准確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。