P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。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。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
表1 Z= P= 表2 Z= P= 你的资料不适合进行卡方检验，适合用非参数检验，上面结果是用非参数检验计算的。下面是SAS程序。 data tm; do a=1 to 2; do b=1 to 3; input f@@; output; end; end; datalines; 26 11 2 15 18 。
统计学中的X平方念作卡方。统计学中的P值和卡方计算方法是：先根据资料特点选择适合的卡方检验公式，将资料数据带入公式计算得到卡方值，再根据已经确定的检验水准结合自由度，通过查专用工具表即卡方值表，查得对应的接受假设的界值，将计算得到的卡方值与此值比较，从而得到接受假设的概率值，即P值。
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。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。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>称“不显著”；P<=称“显著”，P<=称“非常显著”。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
扩展资料：
统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学。它的原理几乎应用到自然科学和社会科学的各个领域，也相应地产生了许多应用性分支，医学统计学就是其中之一。它是以医学理论为指导，借助于统计学的原理和方法，研究医学现象中数据的收集、整理、分析的一门应用性学科。
合理的统计分析能够帮助我们揭示事物或现象发生和发展的规律，阐明我们所关心的问题，如哪些因素对人群健康状况影响较大，某种疾病的可疑病因是什么，哪些指标可以用来筛选高危人群或早期诊断疾病，哪种治疗方法的有效率高，哪些是保护和促进人群健康的因素等等。医学统计方法很多，本篇着重讨论常用的医学统计方法。
参考资料来源：百度百科-医学统计
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。
P<时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于。
扩展资料：
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>称“不显著”；P<=称“显著”，P<=称“非常显著”。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
扩展资料：
统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学。它的原理几乎应用到自然科学和社会科学的各个领域，也相应地产生了许多应用性分支，医学统计学就是其中之一。它是以医学理论为指导，借助于统计学的原理和方法，研究医学现象中数据的收集、整理、分析的一门应用性学科。
合理的统计分析能够帮助我们揭示事物或现象发生和发展的规律，阐明我们所关心的问题，如哪些因素对人群健康状况影响较大，某种疾病的可疑病因是什么，哪些指标可以用来筛选高危人群或早期诊断疾病，哪种治疗方法的有效率高，哪些是保护和促进人群健康的因素等等。医学统计方法很多，本篇着重讨论常用的医学统计方法。
参考资料来源：百度百科-医学统计
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。
P<时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于。
扩展资料：
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>称“不显著”；P<=称“显著”，P<=称“非常显著”。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
扩展资料：
统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学。它的原理几乎应用到自然科学和社会科学的各个领域，也相应地产生了许多应用性分支，医学统计学就是其中之一。它是以医学理论为指导，借助于统计学的原理和方法，研究医学现象中数据的收集、整理、分析的一门应用性学科。
合理的统计分析能够帮助我们揭示事物或现象发生和发展的规律，阐明我们所关心的问题，如哪些因素对人群健康状况影响较大，某种疾病的可疑病因是什么，哪些指标可以用来筛选高危人群或早期诊断疾病，哪种治疗方法的有效率高，哪些是保护和促进人群健康的因素等等。医学统计方法很多，本篇着重讨论常用的医学统计方法。
参考资料来源：百度百科-医学统计