统计P值是什么，怎么算？

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

计算：

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。

1、左侧检验

P值是当

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

2、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

3、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

扩展资料

美国统计协会公布了P值使用的几大准则：

准则1：P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度

这条准则的意思是说，我们通常会设立一个假设的模型，称为“原假设”，然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰。P值越小，说明数据与模型之间越不匹配。

准则2：P值并不能衡量某条假设为真的概率，或是数据仅由随机因素产生的概率。

这条准则表明，尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率，但P值的作用并不是这个。P值只解释数据与假设之间的关系，它并不解释假设本身。

准则3：科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值。

这一条给出了对决策制定的建议：成功的决策取决于很多方面，包括实验的设计，测量的质量，外部的信息和证据，假设的合理性等等。仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的。

准则4：合理的推断过程需要完整的报告和透明度。

这条准则强调，在给出统计分析的结果时，不能有选择地给出P值和相关分析。举个例子来说，某项研究可能使用了好几种分析的方法。

而研究者只报告P值最小的那项，这就会使得P值无法进行解释。相应地，声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量，所有使用过的方法和相应的P值等。

准则5：P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性。

这句话说明，统计的显著性并不代表科学上的重要性。一个经常会看到的现象是，无论某个效应的影响有多小，当样本量足够大或测量精度足够高时，P值通常都会很小。反之，一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高，其P值也可能很大。

准则6：P值就其本身而言，并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量。

简而言之，数据分析不能仅仅计算P值，而应该探索其他更贴近数据的模型。

声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段，比如置信区间，贝叶斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。这些方法都依赖于一些其他的假定，但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题。

声明最后给出了对统计实践者的一些建议：好的科学实践包括方方面面，如好的设计和实施，数值上和图形上对数据进行汇总，对研究中现象的理解，对结果的解释，完整的报告等等——科学的世界里，不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式。

参考资料来源：百度百科-P值

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

不同的P数值所表达的含义也是不一样的。

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。

其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr >F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 >F}或P = P{ F0.01 >F}。

拓展资料：

计算P值的相关注意事项：

1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。

2、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。

3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。

4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。

P值的其他含义：

1、 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2、拒绝原假设的最小显著性水平。

3、观察到的(实例的)显著性水平。

4、表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

参考链接：百度百科：假设检验中的P值

1、P值代表：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。

2、T值代表：对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验。

3、F值代表：方差检验量，是整个模型的整体检验。

4、sig值包含p值。数据的显著性（sig）是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据P值的大小与显著性水平（0.05或0.01）进行相比较。如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。

扩展资料

1、T值主要用于样本含量较小（例如n

<

30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

2、显著性差异(significant

difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。

3、P值（P

value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

参考资料：百度百科：t检验

参考资料：百度百科：显著性差异

参考资料：百度百科：P值

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