1樓：匿名使用者
p-vaule 簡單來說就是"在ho為真下,比樣本統計量還要極端的機率"當p-vaule < α 時則應拒絕ho。由於我們在做檢定時求棄卻域都必須先求出臨界值(k)不過若母體為非常態分配則必須不斷代入不同的數值來試所以並不好求,因此我們只要將p-vaule求出來與 α 做比較,就可以輕易的直接判斷是否拒絕ho了
2樓：匿名使用者
the p-value is used when doing a hypothesis test --either a z-test (large sample) or t-test (small sample). it is the area (probability) in either the tail of a z-distribution or a t-distribution. the p-value is compared to the α-risk.
if it is less than the α-risk, the null hypothesis cannot be accepted. if it is greater than the α-risk, the null hypothesis cannot be rejected.
it is usually calculated by a calculator or a computer.
p-value 如何計算
3樓：海使用者
假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。在假設檢驗中常見到p 值( p-value，probability，pr)，p 值是進行檢驗決策的另乙個依據。
p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.
01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。
實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。 p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.
05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
下面的內容列出了p值計算方法
(1) p值是：
1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的) 顯著性水平。
4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
(2) p 值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分布，可求出p 值。具體地說: 左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即:
p = p 右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率:p = p 雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍: p = 2p (當c位於分布曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分布曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。 計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論: 如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
p值是怎麼來的
從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。
其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01），決定接受還是拒絕h0。如果p＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
統計學上規定的p值意義見下表
p值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
p＞0.05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
p＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
p ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義
注意要點
理解p值，下述幾點必須注意： ⑴p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p＜0.
05，d藥取得p ＜0.01並不表示d的藥效比c強。 ⑵ p＞0.
05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。
⑶統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p ＜0.001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。
判斷差別還要根據專業知識。樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因
4樓：匿名使用者
我們宿舍也有人不知道。dandan,你猜是誰啊？
統計學中的p-value是什麼？
5樓：許華斌
p-value基本翻譯：假定值、假設
機率。用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值方法( p-value，probability，pr)，這是由於它更容易應用於計算機軟體中。
用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值方法( p-value，probability，pr)，這是由於它更容易應用於計算機軟體中。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.
05 或0.01。實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。
統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
p值的意義
1. p值一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2. 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3. 觀察到的(例項的) 顯著性水平。
4. 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
注意：p值不是給定樣本結果時原假設為真的概率，而是給定原假設為真時樣本結果出現的概率。
p 值的計算
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分布，可求出p 值。
具體地說：左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即： p = p右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：
p = p雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍： p = 2p (當c 位於分布曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分布曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t 分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論:如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。
在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
統計學中p-value（excel) 的含義，謝絕複製貼上
6樓：趙軼鵬
p值，是判斷統計學意義上是否達到顯著水平的指標。
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