统计学中P一般指概率。
以古典概率模型为例，概率的计算方法为：
古典定义
如果一个试验满足两条：
（1）试验只有有限个基本结果；
（2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。
这样的试验便是古典试验。
对于古典试验中的事件A，它的概率定义为：P(A)=
其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
这里，仅仅举例了简单的古典概率，其还有很多种模型。你可以找统计学的相关书籍进行学习。
拓展内容：
概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性大小的量度。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示，与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
参考资料：百度百科《概率》词条
P 值是反映某一事件发生的可能性大小，即概率。一般以P < 为显著， P < 为非常显著。P(A)= 。n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
拓展资料：
关于统计定义
在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率，记做P(A)=p。这个定义成为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）。
从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件A发生可能性大小的一个数量指标。
由于频率 总是介于0和1之间，从概率的统计定义可知，对任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分别表示必然事件（在一定条件下必然发生的事件）和不可能事件（在一定条件下必然不发生的事件）。
（参考资料：百度百科-概率）
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。
统计学意义（p值）ZT 结果的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。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
结果的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。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； 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（常用，标记为α，给你出题那个人，可能混淆了这两个概念）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
统计学意义（p值）ZT 结果的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。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果≥p>被认为是具有统计学意义，而≥p≥被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。
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。
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！
统计学中的X平方念作卡方。统计学中的P值和卡方计算方法是：先根据资料特点选择适合的卡方检验公式，将资料数据带入公式计算得到卡方值，再根据已经确定的检验水准结合自由度，通过查专用工具表即卡方值表，查得对应的接受假设的界值，将计算得到的卡方值与此值比较，从而得到接受假设的概率值，即P值。
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
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值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>称“不显著”；P<=称“显著”，P<=称“非常显著”。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
扩展资料：
统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学。它的原理几乎应用到自然科学和社会科学的各个领域，也相应地产生了许多应用性分支，医学统计学就是其中之一。它是以医学理论为指导，借助于统计学的原理和方法，研究医学现象中数据的收集、整理、分析的一门应用性学科。
合理的统计分析能够帮助我们揭示事物或现象发生和发展的规律，阐明我们所关心的问题，如哪些因素对人群健康状况影响较大，某种疾病的可疑病因是什么，哪些指标可以用来筛选高危人群或早期诊断疾病，哪种治疗方法的有效率高，哪些是保护和促进人群健康的因素等等。医学统计方法很多，本篇着重讨论常用的医学统计方法。
参考资料来源：百度百科-医学统计
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。
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！