医学论文pi值是什么意思

医学论文pi值是什么意思

指的是等电点。

等电点是一个分子或者表面不带电荷时的pH值。是针对带电荷的物质而言，不只限于两性电解质如氨基酸和蛋白质。当然，蛋白质是两性电解质，其等电点和它所含的酸性氨基酸和碱性氨基酸的数量比例有关。

各种蛋白质因氨基酸残基组成不同，等电点也不一样。当溶 液在某一特定pH值的条件下，蛋白质所带 正电荷与负电荷恰好相等（总净电荷为零） 时，在电场中既不向阳极移动，也不向阴极 移动。因此利用电泳的方法可以确定蛋白质的等电点，也可以将不同带电性质和不同大 小、形状的蛋白质分子进行分离纯化。

以蛋白质等电点为例，其特性如下：

蛋白质在溶液中有两性电离现象。假设某一溶液中含有一种蛋白质。当pI=pH时该蛋白质极性基团解离的正负离子数相等，净电荷为0，此时的该溶液的是pH值是该蛋白质的pI值。某一蛋白质的pI大小是特定的，与该蛋白质结构有关，而与环境pH无关。

在某一pH溶液中当pH>pI时该蛋白质带负电荷，反之pH

参考资料来源：百度百科-等电点

参考资料来源：百度百科-蛋白质等电点

PI为肺动脉返流

PI为蛋白质溶液或氨基酸溶液达到电离平衡时此时溶液的PH

心电监护仪上的PI是血流灌注指数的意思。

血流灌注指数值反映了脉动血流情况，即反映了血流灌注能力。脉动的血流越大，脉动分量就越多，血流灌注指数值就越大。因此，测量部位（皮肤、指甲、骨骼等影响）和病人本身的血流灌注情况（动脉血液的流动情况）都将影响血流灌注指数值。由于交感神经会影响心率和动脉血压（影响脉搏动脉血流），所以人体的神经调节系统或精神状态也会间接影响血流灌注指数值。因而，不同麻醉的状态下，血流灌注指数值也会不同。

通过血流灌注指数的显示，还能表明被检测者本身的肢体状况问题，即当出现低灌注时，表明被检测者是否有其本身原因造成的如心脏问题、休克等情况，同时也能反映出是否有外部因素影响，如天冷、末梢循环较差等情况。

患者平时要规律饮食，避免挑食及偏食，每天喝一杯淡盐水，每天保证八杯水。保证体内水循环血容量充足，避免缺水或脱水的发生。

医学临床上，血流灌注指数在麻醉状态监控中发挥重要的作用，因为血流灌注指数可以实时准确监测患者使用麻醉剂后引起的外周灌注变化，接受麻醉后，患者血流灌注指数没有增加可能是麻醉失败的早期预警。另外，血流灌注指数还可以作为疼痛程度的客观指标，尤其是对于无法向临床医生传达其疼痛程度的患者。

医学论文的p值是什么意思

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。

论文中p值也叫检验p值是否定原假设的强度。

p值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,专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标。

P 值越大,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。 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。

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。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。

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。

医学论文中p值是什么意思

P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

不同的P数值所表达的含义也是不一样的。

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}。

拓展资料：

计算P值的相关注意事项：

1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<，D药取得P <并不表示D的药效比C强。

2、P>时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。

3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <，无此必要。

4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。

P值的其他含义：

1、 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2、拒绝原假设的最小显著性水平。

3、观察到的(实例的)显著性水平。

4、表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

参考链接：百度百科：假设检验中的P值

P值来源于六西格玛管理，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。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。

医学论文中X2值是什么意思

统计学中的X2值是设定的样本统计量X2。

设X1,X2,...,Xn为总体X的样本，T为n维实值函数，作样本X1,X2,...,Xn的函数T=T(X1,X2,...,Xn)（不带未知参数的随机变量），T的取值记为t=T(x1,x2,...,xn)，称T或T(X1,X2,...,Xn)为样本统计量，简称为统计量。统计量指的是样本的函数，并且不含有未知参数。样本的函数等价于定义在样本空间上的函数。

扩展资料：

顺序统计量中设X1,X2,...,Xn为总体X的样本，今由样本建立n个函数：

为样本X1,X2,...,Xn的观察值x1,x2,...,xn中由小到大排列后的第k为数值：

极差中设X1,X2,...,Xn为总体X的样本，则为：

注：极差反映了样本观察值的波动幅度。它同方差一样是反映观察值离散程度的数量指标，而且计算方便。

统计量是对总体X的分布函数或数字特征进行估计与推断最重要的基本概念，所以求出统计量T(x1,x2,...,xn)的分布函数是数理统计学的基本问题之一。

参考资料来源：百度百科-样本统计量

x2检验（chi-square test）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法

x2是指建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值。

卡方检验：由样本资料计算x2值；将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。

计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]

式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。

x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。

扩展资料

四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

1、专用公式：

若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

2、应用条件：

要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

参考资料来源：百度百科-x2检验

医学论文中t值是什么意思

t值是t检验的统计量值，t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

t检验注意事项

1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行）。

只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。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的概率。

在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。

人的一生有骨密度最高值的年龄段，一般是 25到35岁之间，这段时间的骨密度平均值与被测试患者的骨密度的比较，叫做t值，t值大于-1是正常。Z值是被测患者的骨密度与同龄人的比较值，比如测试患者是25岁，则与25岁的年龄的人的骨密度值比较，通俗理解就是t值是与最高值的比较，z值是与同年龄的人的比较。

你好，不知你是指哪个T值。 如果是联通业务的，T即Text的首个字母，是文本内容的计价单位。如果是医疗方面的， T值是指睾酮同时也是检查睾丸的一种重要指标。在睾酮的指标上，正常值为～之间。如果T值的变化很大就很有可能是身体内的一些疾病发生。最常见的就是男性的睾丸炎。希望对你有帮助，谢谢！