p值计算公式:统计学中的P值怎样计算

1.统计学中的P值怎样计算

原发布者:whoseyoungP值计算公式使用Excel软件计算最方便，不需要查任何统计学表格!标准正态分布表（Z值表）的计算：标准正态分布表临界值的计算：【双侧】NORMSINV(1-α/例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985【单侧】NORMSINV(1-α)，例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627将公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值，并且在公式前面加英文状态下的等号，否则得不到计算结果！第2步.P值的计算：如果你已经计算好了Z值，可以按以下公式直接计算出P值，也不需要查表：【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2，例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值)，例如1-NORMSDIST(1.64)=0.05注意，如果Z值为负值，应该取绝对值后再代入以上公式，或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。

2.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；=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；表明结果越显著。高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。扩展资料统计学中回归分析的主要内容为：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）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量。

3.统计学的方差分析表中，p值怎么计算

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。说明原假设情况的发生的概率很小，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，我们拒绝原假设的理由越充分。表明结果越显著。需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。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，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：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，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，说明数据与模型之间越不匹配，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。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。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，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，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，P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性：统计的显著性并不代表科学上的重要性，当样本量足够大或测量精度足够高时。

4.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

5.统计学的方差分析表中，p值怎么计算呀？有没有公式或者什么

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。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；=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；Φ(z0)要查表得到。当P值小于某个显著参数的时候（常用0.05，可能混淆了这两个概念）我们就可以否定假设。则不能否定假设。这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的P值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在P值热心网友 | 2013-04-1610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。p值为结果可信程度的一个递减指标，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，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。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，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。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>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。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。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，可以从正态分布中推导出来，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。

6.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，右侧检验P值是当μ=μ0时，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，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。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，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。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。数据分析可帮助人们作出判断。

7.里面的P值怎么算出来的

whoseyoungP值计算公式使用Excel软件计算最方便，不需要查任何统计学表格!标准正态分布表（Z值表）的计算：标准正态分布表临界值的计算：【双侧】NORMSINV(1-α/2)=1.959963985【单侧】NORMSINV(1-α)，例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627将公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值，并且在公式前面加英文状态下的等号，第2步.P值的计算：可以按以下公式直接计算出P值，也不需要查表：【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2，例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值)，例如1-NORMSDIST(1.64)=0.05注意，如果Z值为负值。