药学论文中p值理解

1、定义不同

显著性水平：显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=或α=。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

P值：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。

2、理解不同

显著性水平：显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。

事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。

P值：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。

3、结论不同

显著性水平是人为规定的(一般会取,亦有等其他值)。P值是根据实验结果计算得出的。两者并不一样。通过将计算出的P值和显著性水平比较可以确定是否应拒绝原假设,即假设检验。

记录实验的论文中似乎只给出实验数据算出的P值,显著性水平取还是多少会让读者自行决定,即让读者去判断此次实验数据的P值是否足以得出拒绝原假设的结论。

参考资料来源：百度百科-P值

参考资料来源：百度百科-显著性水平

t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。

P值（P-value）是统计学中的一个概念，用于衡量样本数据与某个假设之间的差异是否显著。通俗地说，P值是指在某个假设成立的情况下，观察到当前样本或更极端情况出现的概率。P值越小，表明当前样本与该假设的不符的可能性越大，因此可以认为差异更显著。一般而言，P值小于被认为是显著的，也就是说，当前样本出现的可能性非常小，远远低于5%的显著性水平。如果P值大于，则不能拒绝原假设，即认为当前样本与假设相符合，差异不显著。P值的作用在于判断当前样本是否与某个假设相符合，并且提供了一种评估假设是否正确的方法。P值越小，说明当前数据与假设之间的差异越显著，因此可以推翻该假设，接受备择假设；反之，如果P值大于显著水平，则不能拒绝原假设，无法得出结论。需要注意的是，在使用P值进行假设检验时，不能仅仅依靠P值大小来判断结论是否正确，还需要考虑样本量、研究设计、实际意义等因素。此外，P值只是一种统计学工具，不能代替专业知识和经验的判断。

1、如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。

显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。

2、显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。

3、

显著性水平与P 值的区别：

1、表示含义不同：

（1）显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。

（2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。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。

2、取值含义不同：

（1）显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=或α=。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

（2）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 、、。

扩展资料

P值的由来：

从某总体中抽样

（1）这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；

（2）这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。

判断是哪种原因的做法：统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：

（1）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。

（2）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。

（3）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。

参考资料来源

百度百科-显著性水平

百度百科-假设检验中的P值

1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），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。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、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、、。扩展资料：F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就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。参考资料：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验