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vacation1314
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臭美的小女人

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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。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。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几率。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ > F}或P = P{ > F}。

假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据。

扩展资料:

P值由来

从某总体中抽

⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致;

⑵、这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同。

如何判断是那种原因呢?统计学中用显著性检验来判断。其步骤是:

⑴、建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。

⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。

⑶、根据选定的显著性水平(或),决定接受还是拒绝H0。如果P>,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0;如果P<或P <,可以认为差别不由抽样误差引起,可以拒绝H0,则可以接受另一种可能性的假设(又称备选假设,符号为H1),即两样本来自不同的总体,所以两药疗效有差别。

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下接受原假设。

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。

参考资料:假设检验中的P值-百度百科

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梁山好汉v

您好!在论文中展示t检验的p值通常可以在结果部分中进行说明。您可以将您的统计分析结果列成表格或文字形式,并在其中包括t值和p值。通常,在t检验的结果中,您应该提供足够的信息,以便读者能够理解您所研究的变量之间的显著性差异。如果您的p值小于,则表明您的结果在统计学上是显著的。您可以在结果中使用类似“t(df)=, p < .05”或“t(df)=, p=.0XX”这样的格式来展示您的t检验结果。希望这可以帮到您!

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pinguo0911

在统计学中,P值(P value,全称Probability Value)是指在进行假设检验时,根据样本数据计算出来的一个概率值。具体来说,P值表示的是,如果总体假设为真,那么从总体中随机抽取与当前样本相同或更极端的样本,得到这些样本的概率值。

通常情况下,P值越小,表示当前样本的数据与总体假设不符的可能性就越大。在假设检验中,通常将P值与显著性水平进行比较,如果P值小于显著性水平,就拒绝原假设,否则则接受原假设。

例如,如果假设一个硬币是公平的,掷10次硬币,得到5次正面朝上,5次反面朝上。进行假设检验时,计算出来的P值为,如果显著性水平为,那么P值大于显著性水平,就无法拒绝原假设,即不能排除硬币是公平的这个可能性。

107 评论

快乐之光

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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