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p值怎么算，统计学意义p值怎么算( 三 )

小知识


准则6：P值就其本身而言， 并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量 。

简而言之， 数据分析不能仅仅计算P值， 而应该探索其他更贴近数据的模型 。
声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段， 比如置信区间， 贝叶斯方法， 似然比， FDR（False Discovery Rate）等等 。 这些方法都依赖于一些其他的假定， 但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题 。
声明最后给出了对统计实践者的一些建议：好的科学实践包括方方面面， 如好的设计和实施， 数值上和图形上对数据进行汇总， 对研究中现象的理解， 对结果的解释， 完整的报告等等——科学的世界里， 不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式 。
参考资料来源：

请问如何计算p值， 要详细一点， 谢谢 P值是用来判定假设检验结果的一个参数， 也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较 。 由R·A·Fisher首先提出 。
计算方法
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 。
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
扩展资料：
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平， 即在假设为真时的前提下， 检验统计量大于或等于实际观测值的概率 。
如果P<0.01， 说明是较强的判定结果， 拒绝假定的参数取值 。
如果0.01<P值<0.05， 说明较弱的判定结果， 拒绝假定的参数取值 。
如果P值>0.05， 说明结果更倾向于接受假定的参数取值 。
可是， 那个年代， 由于硬件的问题， 计算P值并非易事， 人们就采用了统计量检验方法， 也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法 。
统计检验法是在检验之前确定显著性水平α， 也就是说事先确定了拒绝域 。 但是， 如果选中相同的 ， 所有检验结论的可靠性都一样， 无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量 。
只要统计量落在拒绝域， 假设的结果都是一样， 即结果显著 。 但实际上， 统计量落在拒绝域不同的地方， 实际上的显著性有较大的差异 。
因此， 随着计算机的发展， P值的计算不再是个难题， 使得P值变成最常用的统计指标之一 。
参考资料：

如何计算统计学中的P值？（200分） P值计算
=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；
z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)
扩展资料：
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， 就有理由拒绝原假设， P值越小， 拒绝原假设的理由越充分 。
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 。
【p值怎么算，统计学意义p值怎么算】参考资料来源：

P值怎么计算 p就是显著性=sig

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