p值计算方法

A. 医学统计学中P值的意义及详细的计算方法

P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜0.05作为临界值，若P＜0.05则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于0.05，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞0.05接受H0。
但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。
希望对你有所帮助。

B. 统计学中t值p值是什么意思怎么计算

1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。

2、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。

计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。

拓展资料

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

C. 如何求P值，P值到底是啥。。。

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

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值或者说观测的显着水平，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着性水平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，即结果显着。但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显着性有较大的差异。

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。

D. 数据分析中的P值怎么计算、什么意义

一、P值计算方法

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。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显着， P <0.01 为非常显着，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。

(4)p值计算方法扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

E. 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

F. 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；

总之，P值越小，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

(6)p值计算方法扩展阅读

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。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显着的，哪些自变量的影响是不显着的，将影响显着的自变量加入模型中，而剔除影响不显着的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

G. 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，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”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

(7)p值计算方法扩展阅读

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值或统计显着性并不衡量影响的大小或结果的重要性。

这句话说明，统计的显着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。

H. 假设检验中的P值的计算方法

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} 。

(8)p值计算方法扩展阅读：

假设检验的意义：

假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设。

然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显着差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。

用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。

通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显着差异。从这个意义上，假设检验又称为显着性检验。

I. 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