p值怎么算，统计学意义p值怎么算( 二 )
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析， 提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程 。 这一过程也是质量管理体系的支持过程 。 在实用中， 数据分析可帮助人们作出判断， 以便采取适当行动 。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立， 但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能， 并使得数据分析得以推广 。 数据分析是数学与计算机科学相结合的产物 。
在统计学领域， 有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中， 探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征， 而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪 。
参考资料：
数据分析中的P值怎么计算、什么意义？ 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 。
计算：
为理解P值的计算过程， 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
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
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美国统计协会公布了P值使用的几大准则：
准则1：P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度
这条准则的意思是说， 我们通常会设立一个假设的模型， 称为“原假设”， 然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰 。 P值越小， 说明数据与模型之间越不匹配 。
准则2：P值并不能衡量某条假设为真的概率， 或是数据仅由随机因素产生的概率 。
这条准则表明， 尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率， 但P值的作用并不是这个 。 P值只解释数据与假设之间的关系， 它并不解释假设本身 。
准则3：科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值 。
这一条给出了对决策制定的建议：成功的决策取决于很多方面， 包括实验的设计， 测量的质量， 外部的信息和证据， 假设的合理性等等 。 仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的 。
准则4：合理的推断过程需要完整的报告和透明度 。
这条准则强调， 在给出统计分析的结果时， 不能有选择地给出P值和相关分析 。 举个例子来说， 某项研究可能使用了好几种分析的方法 。
而研究者只报告P值最小的那项， 这就会使得P值无法进行解释 。 相应地， 声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量， 所有使用过的方法和相应的P值等 。
准则5：P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性 。
这句话说明， 统计的显著性并不代表科学上的重要性 。 一个经常会看到的现象是， 无论某个效应的影响有多小， 当样本量足够大或测量精度足够高时， P值通常都会很小 。 反之， 一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高， 其P值也可能很大 。
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