医学论文表格中检验值和p值

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。

无论从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法，一直被广泛应用。笔者并非统计学专业出身，一直以来对显著性检验的原理及应用困惑不解。

“显著性检验”的英文名称是“significance test”。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”(Statistical hypothesis tesing)的一种，显著性检验是 检测科学实验中的实验组与对照组之间是否存在差异以及差异是否显著的办法。 “统计假设检验”指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。 任何人在使用显著性检验之前必须知道假设是什么。 一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0，把与H0相对应的假设称之为备择假设，记为H1。         如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设，此时，我们把这种错误称之为第一类错误。通常把第一类错误出现的概率记为 。         如果原假设不为真，而检验的结论却劝你接受原假设。此时，我们把这种错误称之为第二类错误，通常第二类错误出现的概率记为 。         通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。我们把这样的假设检验称为显著性检验，概率α称为显著性水平。显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α =这三种情况。代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为“不可能事件”）。

因为我们想要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。

卡方检验(Chi-Square Test)在大数据技术场景中，通常用来检验某个变量或特征是不是和应变量有显著关系。 举例，我们要观察性别和在线买不买生鲜食品有没有关系。通过在线上生鲜市场收集数据，得到下面的表格： 观察到的现象：

通过上表我们发现有66%(599/907)的人不在线上购买生鲜，34%的人线上购买生鲜，根据这一比例，我们可以得到男女不同性别是否线上购买生鲜的理论分布数据：

卡方的计算公式： 自由度：(行数-1)*(列数-1)=1 置信度：90% 查表格的：性别与是否线上购买生鲜是有关系的。

假设检验是推断统计中的一项重要内容，在假设检验中长常见到P值(P-value,Pr)，P值是进行检验决策的一个重要依据。         P值即概率，是反映某一事件发生的可能性大小。在统计学中根据显著性检验得到的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、、。         计算出P值后，将给定的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。 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，则可以不拒绝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。