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p值怎么算，统计学意义p值怎么算

小知识


里面的P值怎么算出来的 假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T = (实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2) ~ N(0,1) 标准正态分布
实际比例1=36/185
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1×（1-实际比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=实际比例2×（1-实际比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774 查正态分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650 没有差异,完全没有差异
为何×2？因为你的原假设是p1=p2 是双侧检验
怎么计算论文中的P值 假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T = (实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2) ~ N(0,1) 标准正态分布
实际比例1=36/185
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1×（1-实际比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=实际比例2×（1-实际比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774 查正态分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650 没有差异,完全没有差异

为何×2？因为你的原假设是p1=p2 是双侧检验
p值怎么算？ P值即为拒绝域的面积或概率 。
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； 
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 。
扩展资料：
用Z表示检验的统计量， ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值 。  
1、左侧检验
P值是当  时， 检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即p值 
2、右侧检验
P值是当μ=μ0时， 检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即p值 
3、双侧检验
P值是当μ=μ0时， 检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即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（0.05或0.01）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 。
参考资料：

如何求P值， P值到底是啥 。 。 。 表1 两组患者VAP发生率比较

组别 机械通气人数 发生数 发生率﹙％﹚

常规护理组 76 28 28.6%

预见性护理组 76 12 15.8%

请哪位高手帮忙算一下X2、P值， 非常感谢
统计P值是什么， 怎么算？ 一、P值计算方法
左侧检验P值是当时， 检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即p值 。
右侧检验P值是当μ=μ0时， 检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即p值 。
双侧检验P值是当μ=μ0时， 检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率， 即p值 。
二、P值的意义
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 < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著， 其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01 。

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