p值如何计算
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统计学中的P值P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用、解释错误的现象却很常见。因此,很有必要说明p值的意义、用法及常见错误。P值即概率反映某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。
用X表示检验的统计量,H0为真时,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值如下: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=2PX>。
p值的由来:
1、建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
2、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。
3、根据选定的显著性水平(0.05或0.01),决定接受还是拒绝H0。P>0.05,不能否定差别由抽样误差引起接受H0,如果P<0.05或P<0.01,可以认为差别不由抽样误差引起可以拒绝H0,可以接受另一种可能性的假设,两样本来自不同的总体两药疗效有差别。
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