医学论文p值怎么算

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} 。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。注意，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值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义

采用spss软件，单因素分组对照计算。

t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。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。Fisher的具体做法

假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的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值或者说观测的显著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。

P值的计算方法：

1、左侧检验P值是当μ=μ0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

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

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

P值的意义：

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（或）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。

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。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

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 < 为显著， P < 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 或。

实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 时样本间的差异比P < 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。

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（或）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。

发展史

R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。

（当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。）