概率P值怎么求？
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 为显著， P <0.01 为非常显著。P(A)=
与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
拓展资料：
关于统计定义
在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率，记做P(A)=p。这个定义成为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）。
从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件A发生可能性大小的一个数量指标。
由于频率 
（参考资料：百度百科-概率）
TableDI
2024-07-18 广告
概率 P 值是指在一定的统计学假设下，观察到的样本数据与假设中预期的数据差异的概率。通常我们使用假设检验来计算 P 值，具体的步骤如下：
1. 假设检验的第一步是建立原假设（H0）和备择假设（H1），其中原假设是指我们要检验的内容，备择假设是相对于原假设的对立假设。
2. 根据所选的检验方法，计算统计量的值。统计量可以是 t 统计量、F 统计量、Z 统计量等，不同的检验方法使用的统计量也不同。
3. 基于统计量的值，计算 P 值。例如，如果使用 t 检验，则可以使用 t 分布的概率密度函数（pdf）来计算 P 值。具体地，使用 t 分布的累积分布函数（cdf）计算 t 统计量的值为左侧部分的概率，然后用1减去这个值得到 P 值。
4. 对 P 值进行解释。一般来说，如果 P 值小于某个事先确定的显著性水平（例如0.05），则我们会拒绝原假设，也就是说我们认为观察到的数据与原假设不一致。如果 P 值大于显著性水平，则我们无法拒绝原假设，但不能证明原假设是正确的。
总之，计算 P 值需要选择适当的假设检验方法，并根据统计量计算 P 值，然后将 P 值与显著性水平进行比较以得出结论。
