生物統計學p值怎麼求

『壹』 統計學p值的計算公式是什麼

P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。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。

P<0.05時，認為差異有統計學意義」或者「顯著性水平α=0.05」，指的是如果本研究統計推斷得到的差異有統計學意義，那麼該結果是「假陽性」的概率小於0.05。

(1)生物統計學p值怎麼求擴展閱讀：

P值的計算：

一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C，根據檢驗統計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：

左側檢驗的P值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即：P = P{ X < C}

右側檢驗的P值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率：P = P{ X > C}

雙側檢驗的P值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。

若X 服從正態分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。

計算出P值後，將給定的顯著性水平α與P 值比較，就可作出檢驗的結論：

如果α > P值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。

如果α ≤ P值，則在顯著性水平α下不拒絕原假設。

在實踐中，當α = P值時，也即統計量的值C剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。

『貳』 統計學z值和p值如何求

1、標准正態分布表(Z值表)的計算：

a、標准正態分布表臨界值的計算：

NORMSINV(1-α/2) 【雙側】，例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985。

NORMSINV(1-α) 【單側】，例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627。

公式復制、粘貼至Excel的公式編輯欄中就可以直接得到計算結果。記得代入具體的α值，並且在公式前面加英文狀態下的等號，否則得不到計算結果。

b、P值的計算：

如果你已經計算好了Z值，可以按以下公式直接計算出P值，也不需要查表：

【雙側】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2，例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05。

【單側】P值=1-NORMSDIST(Z值)，例如1-NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025。

注意事項

如果Z值為負值，你應該取絕對值後再代入以上公式，或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895。

Zα稱為標准正態分布的臨界值，t(α,n-1)稱為t分布(student分布)的臨界值，這兩個值可以通過查統計學教科書附表而取得，也可以按我回答的「標准正態分布表臨界值的計算」項下的公式計算。

我以你p1-p2的例子來說明。你的例子是要比較2個率是否來自同一個總體(也就是2個率p1、p2是否相等)。在這里，原假設H0一般是p1、p2相等，對應的備擇假設H1是p1、p2不等，則有

Z=(p1-p2)/sqrt[p1×(1-p1)/n1+p2×(1-p2)/n2]。

sqrt代表開平方，n1、n2分別代表2分樣本的樣本量。

以上就是計算的方法。

得到Z值後，可以按照我回答的「P值的計算」項下的公式計算P值，當P值＜0.05時(有時是0.01，有時是0.10，依行業習慣而定)拒絕原假設H0，否則就接受H0，這是各種統計軟體使用的方法。

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『叄』 如何計算統計學中的P值（200分）

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。

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。

p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

『肆』 假設檢驗中的P值怎樣計算呢

P值的計算：
一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C，根據檢驗統計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：
左側檢驗的P值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右側檢驗的P值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率：P = P{ X > C}
雙側檢驗的P值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。若X 服從正態分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。
p值的計算公式：
=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；
其中，φ(z0)要查表得到。
z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）)
最後，當p值小於某個顯著參數的時候我們就可以否定假設。反之，則不能否定假設。
注意，這里p0是那個缺少的假設滿意度，而不是要求的p值。
沒有p0就形不成假設檢驗，也就不存在p值
統計學上規定的p值意義：
p值
碰巧的概率
對無效假設
統計意義
p＞0.05
碰巧出現的可能性大於5%
不能否定無效假設兩組差別無顯著意義
p＜0.05
碰巧出現的可能性小於5%
可以否定無效假設
兩組差別有顯著意義
p
＜0.01
碰巧出現的可能性小於1%
可以否定無效假設
兩者差別有非常顯著意義

『伍』 統計學中的「P」值是什麼意思怎麼計算

P 值是反映某一事件發生的可能性大小，即概率。一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著。P(A)=總是介於0和1之間，從概率的統計定義可知，對任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分別表示必然事件（在一定條件下必然發生的事件）和不可能事件（在一定條件下必然不發生的事件）。

（參考資料：網路-概率）

『陸』 統計學中的P值應該怎麼計算

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； 其中,Φ(z0)要查表得到.z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）) 最後,當P值小...

『柒』 統計P值是什麼，怎麼算

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

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。

計算：

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

1、左側檢驗

(7)生物統計學p值怎麼求擴展閱讀

美國統計協會公布了P值使用的幾大准則：

准則1：P值可以表達的是數據與一個給定模型不匹配的程度

這條准則的意思是說，我們通常會設立一個假設的模型，稱為「原假設」，然後在這個模型下觀察數據在多大程度上與原假設背道而馳。P值越小，說明數據與模型之間越不匹配。

准則2：P值並不能衡量某條假設為真的概率，或是數據僅由隨機因素產生的概率。

這條准則表明，盡管研究者們在很多情況下都希望計算出某假設為真的概率，但P值的作用並不是這個。P值只解釋數據與假設之間的關系，它並不解釋假設本身。

准則3：科學結論、商業決策或政策制定不應該僅依賴於P值是否超過一個給定的閾值。

這一條給出了對決策制定的建議：成功的決策取決於很多方面，包括實驗的設計，測量的質量，外部的信息和證據，假設的合理性等等。僅僅看P值是否小於0.05是非常具有誤導性的。

准則4：合理的推斷過程需要完整的報告和透明度。

這條准則強調，在給出統計分析的結果時，不能有選擇地給出P值和相關分析。舉個例子來說，某項研究可能使用了好幾種分析的方法。

而研究者只報告P值最小的那項，這就會使得P值無法進行解釋。相應地，聲明建議研究者應該給出研究過程中檢驗過的假設的數量，所有使用過的方法和相應的P值等。

准則5：P值或統計顯著性並不衡量影響的大小或結果的重要性。

這句話說明，統計的顯著性並不代表科學上的重要性。一個經常會看到的現象是，無論某個效應的影響有多小，當樣本量足夠大或測量精度足夠高時，P值通常都會很小。反之，一些重大的影響如果樣本量不夠多或測量精度不夠高，其P值也可能很大。

准則6：P值就其本身而言，並不是一個非常好的對模型或假設所含證據大小的衡量。

簡而言之，數據分析不能僅僅計算P值，而應該探索其他更貼近數據的模型。

聲明之後還列舉出了一些其他的能對P值進行補充的分析方手段，比如置信區間，貝葉斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。這些方法都依賴於一些其他的假定，但在一些特定的問題中會比P值更為直接地回答諸如「哪個假定更為正確」這樣的問題。

聲明最後給出了對統計實踐者的一些建議：好的科學實踐包括方方面面，如好的設計和實施，數值上和圖形上對數據進行匯總，對研究中現象的理解，對結果的解釋，完整的報告等等——科學的世界裡，不存在哪個單一的指標能替代科學的思維方式。