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吴珊珊珊

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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。

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和信长庆

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。

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