生物统计学p值怎么求

‘壹’ 统计学p值的计算公式是什么

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显着统计学差异，P<0.001为有极其显着的统计学差异。

P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显着性水平α=0.05”，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0.05。

(1)生物统计学p值怎么求扩展阅读：

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，将给定的显着性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：

如果α > P值，则在显着性水平α下拒绝原假设。

如果α ≤ P值，则在显着性水平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。

‘贰’ 统计学z值和p值如何求

1、标准正态分布表(Z值表)的计算：

a、标准正态分布表临界值的计算：

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

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

公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值，并且在公式前面加英文状态下的等号，否则得不到计算结果。

b、P值的计算：

如果你已经计算好了Z值，可以按以下公式直接计算出P值，也不需要查表：

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

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

注意事项

如果Z值为负值，你应该取绝对值后再代入以上公式，或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895。

Zα称为标准正态分布的临界值，t(α,n-1)称为t分布(student分布)的临界值，这两个值可以通过查统计学教科书附表而取得，也可以按我回答的“标准正态分布表临界值的计算”项下的公式计算。

我以你p1-p2的例子来说明。你的例子是要比较2个率是否来自同一个总体(也就是2个率p1、p2是否相等)。在这里，原假设H0一般是p1、p2相等，对应的备择假设H1是p1、p2不等，则有

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

sqrt代表开平方，n1、n2分别代表2分样本的样本量。

以上就是计算的方法。

得到Z值后，可以按照我回答的“P值的计算”项下的公式计算P值，当P值＜0.05时(有时是0.01，有时是0.10，依行业习惯而定)拒绝原假设H0，否则就接受H0，这是各种统计软件使用的方法。

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‘叁’ 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，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

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值若与选定显着性水平（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。

‘肆’ 假设检验中的P值怎样计算呢

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值小于某个显着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＞0.05
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着意义
p＜0.05
碰巧出现的可能性小于5%
可以否定无效假设
两组差别有显着意义
p
＜0.01
碰巧出现的可能性小于1%
可以否定无效假设
两者差别有非常显着意义

‘伍’ 统计学中的“P”值是什么意思怎么计算

P 值是反映某一事件发生的可能性大小，即概率。一般以P < 0.05 为显着， P <0.01 为非常显着。P(A)=总是介于0和1之间，从概率的统计定义可知，对任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分别表示必然事件（在一定条件下必然发生的事件）和不可能事件（在一定条件下必然不发生的事件）。

（参考资料：网络-概率）

‘陆’ 统计学中的P值应该怎么计算

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； 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...

‘柒’ 统计P值是什么，怎么算

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。

总之，P值越小，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

计算：

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。

1、左侧检验

(7)生物统计学p值怎么求扩展阅读

美国统计协会公布了P值使用的几大准则：

准则1：P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度

这条准则的意思是说，我们通常会设立一个假设的模型，称为“原假设”，然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰。P值越小，说明数据与模型之间越不匹配。

准则2：P值并不能衡量某条假设为真的概率，或是数据仅由随机因素产生的概率。

这条准则表明，尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率，但P值的作用并不是这个。P值只解释数据与假设之间的关系，它并不解释假设本身。

准则3：科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值。

这一条给出了对决策制定的建议：成功的决策取决于很多方面，包括实验的设计，测量的质量，外部的信息和证据，假设的合理性等等。仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的。

准则4：合理的推断过程需要完整的报告和透明度。

这条准则强调，在给出统计分析的结果时，不能有选择地给出P值和相关分析。举个例子来说，某项研究可能使用了好几种分析的方法。

而研究者只报告P值最小的那项，这就会使得P值无法进行解释。相应地，声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量，所有使用过的方法和相应的P值等。

准则5：P值或统计显着性并不衡量影响的大小或结果的重要性。

这句话说明，统计的显着性并不代表科学上的重要性。一个经常会看到的现象是，无论某个效应的影响有多小，当样本量足够大或测量精度足够高时，P值通常都会很小。反之，一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高，其P值也可能很大。

准则6：P值就其本身而言，并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量。

简而言之，数据分析不能仅仅计算P值，而应该探索其他更贴近数据的模型。

声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段，比如置信区间，贝叶斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。这些方法都依赖于一些其他的假定，但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题。

声明最后给出了对统计实践者的一些建议：好的科学实践包括方方面面，如好的设计和实施，数值上和图形上对数据进行汇总，对研究中现象的理解，对结果的解释，完整的报告等等——科学的世界里，不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式。