1樓:葉輝亮
這是一個bai很重要,但是du
也是很空洞的問題,希望我zhi以下的分析dao能讓你解開疑版惑。(1)首先權說到假設檢驗,那就要明確原假設h0和備選假設h1(2)然後建立假設檢驗的統計量ξ,並建立相應的拒絕域(如果單單是為了得到p值可以省略)
(3)假設h0成立,推匯出檢驗統計量ξ的概率分佈函式f(x),或者近似分佈函式
(4)根據樣本計算檢驗統計量的具體數值,設為t(5)判斷檢驗是單邊還是雙邊:
1單邊檢驗的話,直接看f(t)的值,
當f(t)>0.5, p=f(t)
當f(t)<0.5, p=1-f(t)
2雙邊檢驗的話,
當f(t)>0.5, p=2f(t)-1
當f(t)<0.5, p=2f(t)
仔細體會上面的一段話,其實說白了就是「p值是h0允許的最小犯錯概率」 。
統計中t檢驗法中p值該怎樣計算 5
2樓:angela韓雪倩
統計學中,p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數。
如果p值很小,說明原假設情況的發生的概率很小,且p值越小,表明結果越顯著。
為理解p值的計算過程,用z表示檢驗的統計量,zc表示根據樣本資料計算得到的檢驗統計量值。
左側檢驗 h0:μ≥μ0 vs h1:μ<μ0
p值是當μ=μ0時,檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值 = p(zc≤z|μ=μ0)
右側檢驗 h0:μ≤μ0 vs h1:μ>μ0
p值是當μ=μ0時,檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值 = p(zc≥z|μ=μ0)
雙側檢驗 h0:μ=μ0 vs h1:μ≠μ0
p值是當μ=μ0時,檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值 = 2p(zc≥|z||μ=μ0)
3樓:喵喵喵
p值其實就是按照抽樣分佈計算的一個概率值,這個值是根據檢驗統計量計算出來的。通過直接比較p值與給定的顯著性水平a的大小就可以知道是否拒絕假設,顯然這就代替了比較檢驗統計量的值與臨界值的大小的方法。
而且通過這種方法,我們還可以知道在p值小於a的情況下犯第一類錯誤的實際概率是多少, p= 0.03< a= 0.05,那麼拒絕假設,這一決策可能犯錯誤的概率是0.
03。需要指出的是,如果p> a,那麼假設不被拒絕,在這種情況下,第一類錯誤並不會發生。
t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯誤的概率。例如:如果零假設是兩個總體的均值相等(u1= u2),但是從相應的兩個樣本中所計算出的樣本的均值不相等,有一定的「差異」。
如果根據這個「差異」值計算出p< 0.01,那麼就是說,如果零假設是正確的,即兩個總體的均值相等,那麼在樣本的均值之間產生了像本例中這樣大的差異的概率小於0.01。
也就是說,產生像這兩個樣本均值這樣大的差異的原因是隨機發生的,而不是由於它們所來自的總體本來的均值就不相等,出現這種差異結果的概率是< 0.01。
擴充套件資料
p值的作用:
p值可以用來進行假設檢驗的決策,如果p值比顯著性水平a小,檢驗統計量的值就是在拒絕域內。同樣,如果p值大於或等於顯著性水平a,檢驗統計量的值就不再拒絕域內。在上例咖啡問題中, p值為0.
0038小於顯著性水平a=0.01,說明應該拒絕原假設。
多個樣本均數間的兩兩比較稱多重比較,如果用兩個樣本均數比較的t檢驗進行多重比較,將會加大犯i類錯誤的概率。
例如有4個樣本,兩兩組合數為(24)= 6,若用t檢驗做6次,且每次比較的檢驗水準選為a=0.05,則每次比較不犯i類錯誤的概率為(1- 0.05)6次均不犯i類錯誤的概率為(1- 0.
05)6,這是總的檢驗水準變為1- (1- 0.05)6= 0.26,比0.
05大多了。
因此,許多統計學家得出多重比較不適用t檢驗。所謂不能進行t檢驗的關鍵原因是由於檢驗次數增多從而獲得全部檢驗正確的概率就會下降,即犯i類錯誤的概率上升了,而不是t檢驗本身的缺陷。
如果我們做一次新藥臨床試驗的資料分析,在整個分析過程中進行了n次試驗,那麼根據這個推論,我們整個分析全對的概率可能早就所剩無幾了。此時,如果犯i類錯誤的概率不應該由檢驗水平a計算,而是按照每次試驗得到的p值算得,這樣就會得到全部檢驗結果犯錯誤的實際概率了。
4樓:人文漫步者
眾所周知在統計學中想要用這一個特徵公式來驗證他們的數值,是非常方便可以操作的一個過程。
5樓:匿名使用者
系統中推梯檢查法中對方是怎麼計算?可以找一個專業的老師來教你。
6樓:匿名使用者
一般使用專業統計軟體如sas、spss等計算,也可使用excel的資料分析功能中相應的t檢驗計算得到,也非常簡便易學
7樓:依戀
eview也能算 一般都要用到軟體
如何求p值,p值到底是啥。。。 150
8樓:您輸入了違法字
p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數,也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。由r·a·fisher首先提出。
計算方法
為理解p值的計算過程,用z表示檢驗的統計量,zc表示根據樣本資料計算得到的檢驗統計量值。
左側檢驗
p值是當
時,檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值
右側檢驗
p值是當μ=μ0時,檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值
雙側檢驗
p值是當μ=μ0時,檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率,即p值
9樓:一生有你
簡介假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。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( p-value,probability,pr),p 值是進行檢驗決策的另一個依據。 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 的具體分佈,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位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分佈,其分佈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。 整理自:
樊冬梅,假設檢驗中的p值. 鄭州經濟管理幹部學院學報,2002,韓志霞, 張 玲,p 值檢驗和假設檢驗。邊疆經濟與文化,2006中國航天工業醫藥,1999
p值是怎麼來的
從某總體中抽 (1)、這一樣本是由該總體抽出,其差別是由抽樣誤差所致; (2)、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: (1)、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。
(2)、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。(3)、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: (1)p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。 (2) 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。
(3)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。 (4)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
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