统计学的方差分析表中，p值怎么计算
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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值小于某个显著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 两组差别无显著意义
P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义
咨询记录 · 回答于2021-12-31
统计学的方差分析表中，p值怎么计算
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值小于某个显著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 两组差别无显著意义 P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义
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