t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
扩展资料:
Fisher的具体做法是:
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ,该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平,即在假设为真时的前提下,检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值<0.05,说明较弱的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果P值>0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
se应该是sem。
1、b代表回归系数
回归系数在回归方程中,表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大,表示x对y影响越大,正回归系数,表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小。例如回归方程试Y=bX+a中,斜率b称为回归系数,表示X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。
2、sem代表标准误
标准误,即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度,反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差,是多个样本平均数的标准差。
3、χ2代表卡方值
卡方值是非参数检验中的一个统计量,主要用于非参数统计分析中,它是卡方检验中的一个主要测试指标,卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法,它属于非参数检验的范畴。
主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比),以及两个分类变量的关联性分析,其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
4、p代表p值
P值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
5、OR代表比值比
OR值又称比值比、优势比,主要指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值,是流行病学研究中病例对照研究中的一个常用指标。
6、95%CI代表95%置信区间
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度,其给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的“一个概率”。
扩展资料;
为理解P值的计算过程,用Z表示检验的统计量,ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。左侧检验
P值是当μ=μ0时,检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
右侧检验
P值是当μ=μ0时,检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
双侧检验
P值是当μ=μ0时,检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
参考资料来源;百度百科——回归系数
百度百科——sem
百度百科——卡方值
百度百科——p值
百度百科——OR值
百度百科——置信区间
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