1樓：馬_也
p值就是概率，一般的話小於0.05就行，意思就是你所估計出來的值只有5%的可能是落在置信區間之外的，也就是說這個值越小越靠譜，一般統計學上取0.05為界，大於拒絕，小於接受~
2樓：學徒幫
p值即為拒絕域的面積或概率。
p值的計算公式是
=2[1-φ(z0)] 當被測假設h1為 p不等於p0時；
=1-φ(z0) 當被測假設h1為 p大於p0時；
=φ(z0) 當被測假設h1為 p小於p0時；
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
3樓：匿名使用者
p值就是概率值，一般的統計問題可在excel中的工具 / 資料分析中計算
4樓：匿名使用者
p值是概率，假設檢驗利用小概率事件的反證法來做判斷，通過統計量和標準介值比較得到，或者直接用spss軟體計算更簡單。
5樓：吻環形山咀
職員表出品人 朱敏、大賀俊二製作人 朱敏、周鳳英、佐藤慶太監製 焦利、餘培俠、高建民、張海潮
統計學中的p值應該怎麼計算
6樓：河傳楊穎
p值的計算公式是
=2[1-φ(z0)] 當被測假設h1為 p不等於p0時；
=1-φ(z0) 當被測假設h1為 p大於p0時；
=φ(z0) 當被測假設h1為 p小於p0時；
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要根據p值的大小和實際問題來解決。
擴充套件資料
統計學中迴歸分析的主要內容為：
1、從一組資料出發，確定某些變數之間的定量關係式，即建立數學模型並估計其中的未知引數。估計引數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關係式的可信程度進行檢驗。
3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關係中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步迴歸、向前迴歸和向後迴歸等方法。
4、利用所求的關係式對某一生產過程進行**或控制。迴歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種迴歸方法計算十分方便。
7樓：牽陽焱樑桃
統計學意義（p值）zt
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.
05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.
001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
統計學中的z值怎麼算
8樓：青島豐東熱處理****
不知你的z值表是在哪一本統計學書上，標準正態分佈圖是由統計學家用微積分的方式計算出一個公式（這裡不能用公式3.0表示），然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100%。如果你參考王孝玲老師編的《教育統計學》書，書後第一張表就是正態分佈表：
你要知道的面積p是指：從正態分佈圖的z=0的縱線到某個z值的縱線，與曲線所涵蓋的面積，我稱它為表中面積p。比如：
你去查：當z=1時，表中面積p是0.34134,就是從z=0到z=1的曲線面積是0.
34134（34.134%）；如果給你一個z值是負數，也能查，取絕對值查，如：當z=-2時，表中面積根據z=2來查，得到p是0.
47725。
統計學中的“p”值是什麼意思?怎麼計算?
9樓：忘洛心
p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。
不同的p數值所表達的含義也是不一樣的。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.001為有極其顯著的統計學差異。
其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.01、0.
001。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
拓展資料：
計算p值的相關注意事項：
1、p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p<0.05，d藥取得p <0.01並不表示d的藥效比c強。
2、p>0.05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。
哪種將“兩組差別無顯著意義”與“兩組基本等效”相同的做法是缺乏統計學依據的。
3、統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p <0.001，無此必要。
4、顯著性檢驗只是統計結論。判斷差別還要根據專業知識。抽樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因。
p值的其他含義：
1、 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2、拒絕原假設的最小顯著性水平。
3、觀察到的(例項的)顯著性水平。
4、表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
10樓：瑾
與“機率”不同，一個事件的機率（odds）是指該事件發生的概率與該事件不發生的概率的比值。
拓展資料：
關於統計定義
在一定條件下，重複做n次試驗，na為n次試驗中事件a發生的次數，如果隨著n逐漸增大，頻率na/n逐漸穩定在某一數值p附近，則數值p稱為事件a在該條件下發生的概率，記做p(a)=p。這個定義成為概率的統計定義。
在歷史上，第一個對“當試驗次數n逐漸增大，頻率na穩定在其概率p上”這一論斷給以嚴格的意義和數學證明的是雅各布·伯努利（jacob bernoulli）。
從概率的統計定義可以看到，數值p就是在該條件下刻畫事件a發生可能性大小的一個數量指標。
11樓：墨竹親親
統計學意義（p值）zt：
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
2.均值的計算：
在處理實驗資料或取樣資料時，經常會遇到對相同取樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標準差。顯然，這種做法是不嚴謹的。
在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。
拓展資料：
何時用算術平均值？何時用幾何平均值？以及何時用中位數？
1. 這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分佈特徵確定。反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分佈服從正態分佈時，其總體的數學期望就是其算術平均值。
此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。
2. 如果所研究的隨機變數不服從正態分佈，則算術平均值不能準確反映該變數的大小特徵。在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分佈。
3. 如果服從對數正態分佈，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。
4. 如果隨機變數既不服從正態分佈也不服從對數正態分佈，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。
12樓：fu我若為王
統計學中p一般指概率。
以古典概率模型為例，概率的計算方法為：
古典定義
如果一個試驗滿足兩條：
（1）試驗只有有限個基本結果；
（2）試驗的每個基本結果出現的可能性是一樣的。
這樣的試驗便是古典試驗。
其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件a包含的試驗基本結果數。
這裡，僅僅舉例了簡單的古典概率，其還有很多種模型。你可以找統計學的相關書籍進行學習。
拓展內容：概率亦稱“或然率”。它反映隨機事件出現的可能性大小的量度。
隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。例如，從一批有**和次品的商品中，隨意抽取一件，“抽得的是**”就是一個隨機事件。設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察，其中a事件出現了m次，即其出現的頻率為m/n。
經過大量反覆試驗，常有m/n越來越接近於某個確定的常數。該常數即為事件a出現的概率，常用p (a) 表示，與“機率”不同，一個事件的機率（odds）是指該事件發生的概率與該事件不發生的概率的比值。
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親，統計不是給幾個資料就能算的，首先要看你分析的目的是什麼，是看差異性比較，還是相關性分析，又或者影響性分析。再者統計不是你給這幾個數就能分析的。看你的資料量在6萬組資料左右，分析是要整個資料庫的。x x1 x2 xn n 就是用直接法求算術均數再平方 p l n x f i f 內為右下角標 這下...