p value如何计算

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1.怎么用excel计算p-value

　　假设检验是推断统计中的一项重要内容。
用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。
统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
下面的内容列出了P值计算方法。
(1) P值是：
1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的) 显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
5)注意：p值不是给定样本结果时原假设为真的概率，而是给定原假设为真时样本结果出现的概率。
(2) 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下接受原假设。
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。

2.如何计算统计学中的P值？（200分）

　　P值即为拒绝域的面积或概率。
　　P值的计算公式是 
　　=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； 
　　总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
　　扩展资料：
　　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。 
　　1、左侧检验
　　P值是当  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 
　　2、右侧检验
　　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 
　　3、双侧检验
　　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值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
　　p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
　　参考资料：

3.如何计算Logistics回归的p-value？

　　用辩论常用的归谬法，即由“无罪推定”推导出一个必然的结论，而如果这个结论是几乎不可能发生的，那么前提就错了。
　　在Logistic回归中，这个结论就是Z值。Z在Z分布中落点对应的概率，就是图中的P(probablity)值。如果P很小，表明“无罪推定”得出了一个近乎不可能的结论，也就是”无罪推定“错了。我们通常将P的临界点设定在0.05。
　　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下接受原假设。 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。

4.数据分析中的P值怎么计算、什么意义？

　　一、P值计算方法
　　左侧检验P值是当时，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。
　　右侧检验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。
　　双侧检验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。
　　二、P值的意义
　　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 < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
　　扩展资料：
　　数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
　　数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
　　在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
　　参考资料：

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