统计检验P值的意义
P值的统计学意义
P值的统计学意义P值（P-value）是一种用来判断实证研究结果是否具有统计显著性的概率性指标。
在统计学中，P值是指当原假设（null hypothesis）为真时，观察到统计检验结果或更极端情况的概率。
一般情况下，如果P值小于或等于事先设定的显著性水平（通常是0.05或0.01），我们就说结果具有统计显著性，推翻原假设。
而当P值大于显著性水平时，我们则无法推翻原假设，认为结果不具有统计显著性。
1.判断研究结果的显著性：P值提供了一种方式来评估研究结果是否具有统计学上的显著性。
通常，当P值小于显著性水平时，我们可以推断研究结果不是由偶然因素导致的，而是由于所研究的变量之间存在真实差异。
因此，P值是用来帮助我们对研究结果的可靠性进行判断的重要指标。
2.辅助决策和论证：P值的统计学意义可以帮助研究者进行决策和论证。
例如，在医学研究中，通过对两种不同治疗方法的比较，如果P值小于显著性水平，研究者可以得出结论认为这种新的治疗方法是有效的，从而推广和应用于临床实践中。
3.指导科学研究：P值的统计学意义有助于指导科学研究的设计和实施。
通过统计显著性的判断，研究者可以确定是否需要继续进行更深入的研究。
如果P值较大，表明当前的实证研究结果并未获得显著性差异，研究者可以考虑调整研究设计，增加样本量或选择不同的研究方法，以获得更可靠的研究结果。
4.衡量研究结果的重要性：P值的大小可以反映研究结果的重要性。
当P值非常小（例如小于0.001）时，我们可以认为研究结果非常显著，表明变量之间的关系非常强大。
而当P值接近显著性水平（例如0.05），结果的重要性则相对较低，我们需要更加谨慎地解释研究结果。
5.为统计推断提供基础：统计推断是统计学中重要的研究方法之一，通过样本数据对总体进行推断。
P值作为统计推断的基础之一，提供了对总体参数进行推断的依据。
通过统计显著性的判断，我们可以推断样本所代表的总体是否存在与原假设不同的差异。
统计分析P值的含义
P值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。
其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。
⑶、根据选定的显著性水平（或），决定接受还是拒绝H0。
如果P＞，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜或P ＜，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
统计学上规定的P值意义见下表P值碰巧的概率对无效假设统计意义P＞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＜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 ＜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理解P值，下述几点必须注意：⑴P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＜，D药取得P ＜并不表示D的药效比C强。
⑵P＞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。
⑶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 ＜，无此必要。
⑷显著性检验只是统计结论。
判断差别还要根据专业知识。
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值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。
了解p值的由来、计算和意义很有必要。
P值的统计学意义
统计学意义（P值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。
如何判定结果具有真实的显著性在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。
换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。
实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。
通常，许多的科学领域中产生P值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。
结果0.05≥P>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。
但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、F检验或卡方检验。
这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。
数据处理分析 P值的含义
P值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。
其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P 值表示。
⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。
如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
统计学上规定的P值意义见下表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理解P值，下述几点必须注意：⑴P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。
⑵P＞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。
⑶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。
⑷显著性检验只是统计结论。
判断差别还要根据专业知识。
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kokofu 于2010-3-25 22:12 补充以下内容实际上生物统计原理基于此……呵呵。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),
1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
有无统计学意义判定标准 p
有无统计学意义判定标准 p
值在实验设计和数据分析中都是非常重要的统计指标。
它可以帮助我
们在数据分析过程中，判断样本数据与总体数据之间是否存在显著性
差异。
那么，在实验设计和数据分析中，有无统计学意义判定标准P
值是什么呢？
统计学意义判定标准P值是指，在实验设计和数据分析中，若p值小
于等于设定的显著性水平，通常为0.05，表示存在统计学意义差异。
反之，若p值大于设定显著性水平，则认为不存在统计学意义差异。
换句话说，p值是评估样本数据是否能够推广到总体数据的依据之一。
在实际研究中，我们通常使用统计软件来计算p值和其他统计参数。
不同的统计软件计算p值的方法可能会有所不同，但通常会根据所选
的假设检验方法和显著性水平，计算出p值。
常用的假设检验方法包
括t检验、方差分析、卡方检验等。
其中，t检验适用于两组数据的比较，方差分析适用于多组数据的比较，卡方检验适用于分类变量的比较。
需要注意的是，在实验设计和数据分析中，p值仅仅是判断两组数据
之间是否存在统计学意义差异的指标之一，还需要结合实验设计、数
据分析方法以及临床/生物学意义进行综合分析。
因此，我们需要在实
验设计和数据分析中，合理选择统计学方法和显著性水平，并结合实际情况进行综合分析和判断。
综上所述，有无统计学意义判定标准P值在实验设计和数据分析中非常重要。
对于不同的研究问题和数据类型，我们需要选择合适的统计方法和显著性水平，并结合实际情况进行综合评估。
只有这样，才能准确地评估数据之间的差异性，并作出有意义的结论。
统计学意义p值怎么算
统计学意义p值怎么算P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。
具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
扩展资料：用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。
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}。
统计学上的p值的含义-概述说明以及解释
统计学上的p值的含义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述统计学上的p值是一种用来衡量统计显著性的指标，通常被用来评估实验结果的可靠性和重要性。
在进行假设检验时，p值是一个非常重要的参数，它可以帮助我们判断样本数据是否具有统计显著性，从而决定是否拒绝原假设。
p值的概念在统计学中扮演着至关重要的角色，因为它不仅可以帮助我们做出正确的决策，还可以帮助我们理解实验结果的可信度。
通过对p 值的合理解释和利用，我们能够更好地理解研究结果，推动科学研究的进步。
在本文中，我们将深入探讨p值的含义、作用以及解释，希望能够帮助读者更好地理解统计学上p值的重要性和意义。
1.2 文章结构文章结构部分内容应该包括对整篇文章的框架和逻辑的介绍，让读者在阅读之前能够对整篇文章有一个整体的概念。
例如：文章结构部分的内容：在本文中，将首先介绍p值的基本概念和定义，探讨p值在统计学中的作用和意义。
随后将对p值的具体解释进行详细分析，解释p值对研究结果的影响和重要性。
最后，总结p值在统计学中的重要性，同时也指出p值存在的局限性和未来发展方向。
希望通过本文的介绍，读者能够更深入地了解p值在统计学中的意义和应用，以及对研究结果的启示。
1.3 目的本文旨在深入探讨统计学中重要的概念——p值，并解释其在科学研究中的作用和含义。
通过详细解析p值的定义、作用和解释，读者将能更清晰地理解p值在假设检验和数据分析中的重要性。
此外，我们还将讨论p值的局限性和未来发展方向，帮助读者更全面地认识和理解这一统计学概念，以便更准确地应用于实际研究中。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解p值的含义，并在科学研究中更加灵活地运用这一概念。
2.正文2.1 什么是p值:p值是统计学中一个重要的概念，它是用来衡量数据的变异性对总体参数估计的影响程度的一种统计量。
在实际应用中，p值通常被用来判断在某种特定的假设条件下，观察到的数据结果是否具有统计显著性。
在假设检验中，p值是我们得到的样本数据的概率分布，表示在零假设成立的情况下，观察到的样本数据或比观察到的更极端的结果出现的概率。
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统计检验P值的意义
摘自《现代应用统计学》王建军宋香荣
P值（P value，有些软件用 Significance表示）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端( ≤ or ≥)结果出现的概率。
（p-value: Probability of obtaining a test statistic more extreme ( ≤ or ≥ ) than the observed sample value given H
is true）。
这个P值概率有何统计意义：这个概率是在假设H0为真时根据样本数据代入检验统计量公式计算出的，这个概率越小，说明由样本点计算出的检验统计量落入拒绝域的概率就越大。
一般当P值小于0.05时，就认为落入拒绝域了，小概率事件发生了，就可以拒绝原假设H0为真了。
P值概率是代表拒绝零假设H0时发生第一类错误的概率。
P值概率是用于识别小概率事件发生与否的。
也称为观测的显著性水平，（Also called observed level of significance），P值小于显著性水平时拒绝H0（Smallest
can be rejected ）。
value of α for which H
P值是在给定样本测量结果和设定原假设为真时计算出的概率，这个概率可以视为小概率事件发生的概率，P值越小，说明原假设为真时小概率事件发生，所以可以拒绝原假设。
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。
即如果p值小于显著水平（α），拒绝零假设（如果p〈α，拒绝零假设）；如果p值大于或者等于显著性水平（α），不拒绝零假设（如果p〉α，不拒绝零假设）
P 值的计算：一般地，用T表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据X计算出该统计量的具体数值TC ，根据检验统计量T 的具体概率分布，查表得到TC对应概率求出P 值。
P值计算举例。
用T检验均值说明P值,样本数据X，原假设H0：u=80,H1:≠80
> x=c(50,55,60,65,70,75,80,82,90)
> t.test(x,mu=80)
One Sample t-test
data: x
t = -2.3285, df = 8, p-value = 0.04828
alternative hypothesis: true mean is not equal to 80
95 percent confidence interval:
59.43298 79.90035
sample estimates:
mean of x
69.66667
结果中P值为0.04828，是根据统计量T公式计算得到Tc=-2.3285，查T分布表得到P值。
自由度n-1=8,双侧概率计算R程序。
> pt(-2.3285,8)*2
> pt(-2.3285,8)+(1-pt(2.3285,8))
[1] 0.0482746
EXCEL函数
根据P值的定义理解就是当原假设H0,u=80为真时所得到的样本观察结果T=2.3285或
P T≥=。
这个概率的意义是用更极端( ≤ or ≥ )结果出现的概率{ 2.3285}0.0482746
于识别小概率事件是否发生的，P值很小时，说明小概率事件发生。
P值与显著性水平α比较（Compare the p-value with α），若P<α,则拒绝H0。
（If p-value < α, reject H0），若P ≥α则不能拒绝H0（If p-value ≥α , do not reject H0）。