计算过程如下：
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 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
P值是当μ=μ0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 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
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(Z≥ZC|μ=μ0)
双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
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 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)
X^2计算如下：
统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。
十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。
它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。
是概率p值和卡方值sas程序：data nn;input x$ y$ count@@;cards;ob l 84 ob m 36 ob h 3 co l 42 co m 74 co h 8 ;proc freq;tables x*y /chisq expected;weight count;run;结果：卡方值= p <
X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~
你给的信息太少了，不知道你要求什么的P值啊？你把整体的题目给出来啊！
每一行的x2和p值使用选择个案来计算，整体步骤如下：1：数据—加权个案2：数据-选择个案3：If条件：变量>=1&变量<=2（因为卡方检验是2x2的行列变量检验，所以这里就只产生了两个变量1和2，其他变量就暂时屏蔽了）4：分析—描述——交叉表.....下面的步骤详见下面的回答（本回答仅仅是某小白自己探索所得，如有不正确之处，请帮忙指正）
请问楼上怎么联系。求帮助。
是概率p值和卡方值sas程序：data nn;input x$ y$ count@@;cards;ob l 84 ob m 36 ob h 3 co l 42 co m 74 co h 8 ;proc freq;tables x*y /chisq expected;weight count;run;结果：卡方值= p <
X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~
如果是计算两组间机械化静脉炎、置管局部感染、导管阻塞、血栓形成、导管异位的差异：X^2 = , df = 4, p= 结论，试验组与对照组各病之间差异无统计学意义。
是概率p值和卡方值sas程序：data nn;input x$ y$ count@@;cards;ob l 84 ob m 36 ob h 3 co l 42 co m 74 co h 8 ;proc freq;tables x*y /chisq expected;weight count;run;结果：卡方值= p <
X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~
你给的信息太少了，不知道你要求什么的P值啊？你把整体的题目给出来啊！
你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。
统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、P值，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。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
扩展资料：
1、T检验的适用条件：
（1） 已知一个总体均数；
（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；
（3） 样本来自正态或近似正态总体
2、P值数据解释：
参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验
t是T检验的值 p是概率，p＜或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著
1、t值
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。
T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布 。
2、P值
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。
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。
扩展资料
实用举例
1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别
为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。
假设
H0：男平均身高 = 女平均身高
H1：男平均身高 ≠ 女平均身高
选用双侧检验：选用α=的统计显著水平
2、P值
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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 参考资料来源：百度百科-t值 参考资料来源：百度百科-p值 如果是计算两组间机械化静脉炎、置管局部感染、导管阻塞、血栓形成、导管异位的差异：X^2 = , df = 4, p= 结论，试验组与对照组各病之间差异无统计学意义。 X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~ 采用spss软件，单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。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。Fisher的具体做法 假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的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。医学论文x值和p值怎么算