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tongtongaiya
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屈小兔.

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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 < 为有统计学差异, P< 为有显著统计学差异,P<为有极其显著的统计学差异。

P<时,认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”,指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义,那么该结果是“假阳性”的概率小于。

扩展资料:

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} 。

计算出P值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论:

如果α > P值,则在显著性水平α下拒绝原假设。

如果α ≤ P值,则在显著性水平α下不拒绝原假设。

在实践中,当α = P值时,也即统计量的值C刚好等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验。

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让我爱你

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

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danyanpimmwo

p值的计算,要分好几种情况。具体计算方法如下:1、左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0P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,即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)2、右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0P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 = P(Z≥ZC|μ=μ0)3、双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0P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 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

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