p值的算力

1. 如何计算统计学中的P值（200分）

P值即为拒绝域的面积或概率。

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。

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。

p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

2. 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。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，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。

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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。

3. 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”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

(3)p值的算力扩展阅读

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，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。

4. 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} 。

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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)是否存在显著差异，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著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。

5. 交互作用的P值是怎么算的呢

问题已解决悬赏丁当:2

通过Andersson的方法，照葫芦画瓢运用SPSS及他编写的Excel表格算出了RERI, AP及S的值及参考区间，请问如何得出相应的P值？忘各位不吝指教！

参考文献：
Andersson T, Alfredsson L, K�0�1llberg H, et al. Calculating measures of biological interaction[J]. European journal of epidemiology, 2005, 20(7): 575-579.

6. 统计中t检验法中P值该怎样计算

P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的。通过直接比较P值与给定的显著性水平a的大小就可以知道是否拒绝假设，显然这就代替了比较检验统计量的值与临界值的大小的方法。

而且通过这种方法，我们还可以知道在P值小于a的情况下犯第一类错误的实际概率是多少， P= 0.03< a= 0.05，那么拒绝假设，这一决策可能犯错误的概率是0.03。需要指出的是，如果P> a，那么假设不被拒绝，在这种情况下，第一类错误并不会发生。

T检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错误的概率。例如:如果零假设是两个总体的均值相等(u1= u2)，但是从相应的两个样本中所计算出的样本的均值不相等，有一定的“差异”。

如果根据这个“差异”值计算出p< 0.01，那么就是说，如果零假设是正确的，即两个总体的均值相等，那么在样本的均值之间产生了像本例中这样大的差异的概率小于0.01。

也就是说，产生像这两个样本均值这样大的差异的原因是随机发生的，而不是由于它们所来自的总体本来的均值就不相等，出现这种差异结果的概率是< 0.01。

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P值的作用：

P值可以用来进行假设检验的决策，如果P值比显著性水平a小，检验统计量的值就是在拒绝域内。同样，如果P值大于或等于显著性水平a，检验统计量的值就不再拒绝域内。在上例咖啡问题中， P值为0.0038小于显著性水平a=0.01，说明应该拒绝原假设。

多个样本均数间的两两比较称多重比较，如果用两个样本均数比较的t检验进行多重比较，将会加大犯I类错误的概率。

例如有4个样本，两两组合数为(24)= 6，若用t检验做6次，且每次比较的检验水准选为a=0.05，则每次比较不犯I类错误的概率为(1- 0.05)6次均不犯I类错误的概率为(1- 0.05)6，这是总的检验水准变为1- (1- 0.05)6= 0.26，比0.05大多了。

因此，许多统计学家得出多重比较不适用t检验。所谓不能进行t检验的关键原因是由于检验次数增多从而获得全部检验正确的概率就会下降，即犯I类错误的概率上升了，而不是t检验本身的缺陷。

如果我们做一次新药临床试验的数据分析，在整个分析过程中进行了n次试验，那么根据这个推论，我们整个分析全对的概率可能早就所剩无几了。此时，如果犯I类错误的概率不应该由检验水平a计算，而是按照每次试验得到的P值算得，这样就会得到全部检验结果犯错误的实际概率了。

7. 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

P值的计算公式：

=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；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。

实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(7)p值的算力扩展阅读：

如测量误差造成的差异或个体间的差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

8. 怎么计算论文中的P值

p就是显著性=sig
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。