统计学中的P值应该怎么计算

问题描述

精选答案

P值是指当原假设（零假设）为真时，统计学上观察到的样本结果或比样本结果更极端的结果出现的概率。

在统计学中，计算P值是评估研究结果显著性的一种方法。一般而言，P值越小，表明研究结果越显著。要计算P值，需要进行以下步骤：

1. 确定研究问题和原假设，通常它们是基于研究者的观察或理论方面的问题。例如，一位研究者可能感兴趣探究一项新药物是否能治疗某种疾病，而原假设是该药物与疗效没有关联。

2. 收集并分析数据。研究者将数据输入统计软件中，进行适当的统计分析，如t检验或方差分析等。

3. 计算统计量。统计量是根据样本数据估算总体参数（例如均值或标准差）的一种指标。根据具体的检验方法，有不同的统计量计算方式。

4. 计算P值。计算P值需要根据具体测试方法来进行。例如，对于t检验，可以查找t分布表。根据研究问题、样本量、置信度等因素，找到相应的临界值。将计算得到的统计量（例如样本t值）与临界值进行比较，确定在原假设为真的情况下，得到相同或更极端统计量的概率。

5. 进行统计结论。对于P值进行判断，如果P值小于显著性水平，通常设为0.05，则可以拒绝原假设，并认为观察到的效应是显著的。如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。总之，计算P值的方法需要根据具体的检验方法来确定，并需要根据研究问题、置信度、显著性水平等因素进行权衡考虑，以便在实际研究中得出合理的结论。

其他回答

学习是件大事

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。