生物学中显着性差异p值怎么计算

⑴ 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。

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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。

⑵ 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

⑶ 生物检验的方法 p检验

生物检验传统定义：利用生物体对被检测物质的特有反应而鉴定被检测物质的质量和功效的方法.
用于生物检验的生物体主要是各种微生物和某些动物.生物检验的范围主要包括生物效价测定和安全性试验.
现代定义：以现代生命科学为基础,结合各种分析技术和其他基础学科的科学原理,对生物的个体、器官、组织、细胞、生物大分子的生命活动进行定性、定量的观察、比较、分析、判断.
从检验方法看,可分为生物形态学、免疫学、分子生物学、细胞化学、生物化学、生物物理学、细胞生物学、结构生物学等.
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

t检验是用ant分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显着。它与z检验、卡方检验并列。
适用条件：
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
步骤：
1.建立假设、确定检验水准α
2.计算检验统计量
3.查相应界值表，确定P值，下结论
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 为显着,P 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.
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着性水平.
3) 观察到的(实例的) 显着性水平.
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.