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。统计学根据显著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 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平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。
扩展资料：
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。
Sievers分析仪
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p值，也称显著性值或者Sig.值，用于描述某件事情发生的概率情况，其取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1。在绝大多数情况下，如果p值小于0.01，则说明至少有99％的把握，如果p值小于0.05（且大于或等于0.01），则说明至少有95％的把握，如果p值小于0.1（且大于或等于0.05），则说明至少有90％的把握。
在统计语言表达上，如果p值小于0.01，则称作0.01水平显著，例如，研究人员分析X对Y是否存在影响关系时，如果X对应的p值为0.00（由于小数位精度要求，展示为0.00），则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99％的把握，统计语言描述为X在0.01水平上呈现显著性。
如果P值小于0.05(且大于或等于0.01)，则称作在0.05水平上显著。例如，研究人员在研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异时，如果对应的P值为0.01，则说明在0.05水平上呈现出显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握。绝大多数研究希望P值小于0.05，即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于0.05，如方差齐性检验时需要P值大于0.05（此处P值大于0.05说明方差不相等）。
可以利用SPSSAU进行计算，假设计算方差分析中的p值，从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差异。
如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为0.606，p值为0.613大于0.1，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。
