统计学中P值的计算

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P值，即概率，用于评估某一事件发生的可能性大小。在统计学中，通过计算检验统计量X的值来求得P值。具体而言，在左侧检验中，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}。而在右侧检验中，P值则为检验统计量X大于样本统计值C的概率，即P=P{X>C}。对于双侧检验，P值则是检验统计量X落在样本统计值C为端点的尾部区域内的概率的两倍，具体为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，因此P值可表示为P=P{|X|>C}。

计算出P值后，根据给定的显著性水平α与P值进行比较，即可得出检验结论。如果α>P值，则在显著性水平α下拒绝原假设；反之，如果α≤P值，则在显著性水平α下接受原假设。在实际操作中，若α=P值，即统计量的值C刚好等于临界值时，为了谨慎起见，可以增加样本容量，重新进行抽样检验。

在统计软件如SAS、SPSS等进行假设检验时，常见的P值（P-Value，Probability，Pr）是检验决策的另一个重要依据。统计学依据显著性检验方法所得到的P值，通常以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。这表示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值并不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。

在统计结果中，有时会看到Pr>F，也可写成Pr(>F)，这表示P值大于F值的概率。具体而言，P=P{F0.05>F}或P=P{F0.01>F}，这意味着在F值为0.05或0.01的显著性水平下，检验结果不具有统计学意义。