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木姑娘Zara
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吃客5588

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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!

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还是曼特宁

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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星无畏惧

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

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