在醫學對照實驗中,p《005是什麼意思

2021-03-03 20:27:35 字數 6392 閱讀 3221

1樓:匿名使用者

這是個概論屆值。如果p值小於0.05,說明實驗組結果與對照組結果差異有統計學意思,排除其他的因素,可以認為實驗組結果不同於對照組結果。

2樓:

拒絕h0,接受h1,對照組與實驗組有統計學差距。

3樓:應有錢

說明是小概率事件,一般不發生。

p<0.05是什麼意思

4樓:滿天星花花

符號邏輯學:p與copyq和r通常用來代表一個命題。

物理學:p表示功率或偏振 p(小寫)表示動量(單位kgm/s 質量與速度的積),也表示壓強(單位pa 1pa=1n/m2 重力除以接觸面積);p(小寫)還表示質子。 p還表示功率,單位是「瓦特」,簡稱「瓦」,符號是「w」。

w表示功,單位是「焦耳」,簡稱「焦」,符號是「j」。「t」表示時間,單位是「秒」,符號是「s」。

數學:p表示概率。 p表示焦準距 **術語:p是力度記號,表示弱。

經濟學:p是**水平

5樓:喵喵

p<0.05表示有顯著的相關。

spss相關性分析是不是p都<0.05 才說明實驗有意義呢,以下資料p>0.05是不是資料不好

6樓:南心網心理統計

統計檢驗上,只有p值小於0.05才有意義,也就是一類錯誤低一些。

**中p<0.05 或者>0.05 表示什麼意思?通俗點說下 謝謝 5

7樓:樹木愛水閏

一、p>0.05 表示無顯著性差異;0.01,通常以*標記;p<0.01表示極顯著性差異,通常以**標記。

二、p值計算方法:

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。

8樓:婉姬·璋

p>0.05 表示無顯著性差異;0.01

對立假設有顯著性差異才可看作成立。

9樓:米修

你應該說的是假設檢驗的p值法吧

p值用來確定是否拒絕原假設h0,p<0.05 拒絕h0,否則接受。0.05是顯著性水平

10樓:匿名使用者

p<0.05時,對比組之間的差異具有顯著性意義;p<0.01時,對比組之間的差異具有非常顯著性意義.

這是中華醫學會的規範化。

11樓:匿名使用者

12樓:匿名使用者

概率論術語,相關性p,相關係數越接近1或-1,相關性愈大,正的表示正相關,負的表示負相關。

13樓:匿名使用者

一斤<0,05. 至於半斤嘛就》0,05

醫學統計學中,t檢驗中的p表示什麼意思?

14樓:老人海

p就是犯第一類錯誤的概率,即原假設為真,被拒絕的概率,一般控制其小於0.05

因為在醫學中,我們寧可犯第一類錯誤,即原假設為真,被拒絕的概率,也不能容忍接收一個錯誤的假設

15樓:巨勤杜之槐

如果p>0.05,說明兩者間沒有統計學差異;如果p<0.05,說明兩者間有統計學差異.

16樓:

t檢驗中的p表示:無效假設成立與否的概率大小;p值大於設定的檢驗水準α水準,則無效假設成立的概率就大。

17樓:薩珺堵雁山

t檢驗是比較兩個群體總體平均值的差異,p值越大說明這兩個群體總體均值相同的概率越大,即兩個群體是來自相同的總體;反正,越小則說明他們來自不同的群體。

統計學中的「p」值是什麼意思?怎麼計算?

18樓:忘洛心

p值即概率,反映某一事件發生的可能性大小。

不同的p數值所表達的含義也是不一樣的。

統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值,一般以p < 0.05 為有統計學差異, p<0.01 為有顯著統計學差異,p<0.001為有極其顯著的統計學差異。

其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.01、0.

001。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。統計結果中顯示pr > f,也可寫成pr( >f),p = p或p = p。

拓展資料:

計算p值的相關注意事項:

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。抽樣所得的樣本,其統計量會與總體引數有所不同,這可能是由於兩種原因。

p值的其他含義:

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。

19樓:瑾

與「機率」不同,一個事件的機率(odds)是指該事件發生的概率與該事件不發生的概率的比值。

拓展資料:

關於統計定義

在一定條件下,重複做n次試驗,na為n次試驗中事件a發生的次數,如果隨著n逐漸增大,頻率na/n逐漸穩定在某一數值p附近,則數值p稱為事件a在該條件下發生的概率,記做p(a)=p。這個定義成為概率的統計定義。

在歷史上,第一個對「當試驗次數n逐漸增大,頻率na穩定在其概率p上」這一論斷給以嚴格的意義和數學證明的是雅各布·伯努利(jacob bernoulli)。

從概率的統計定義可以看到,數值p就是在該條件下刻畫事件a發生可能性大小的一個數量指標。

20樓:墨竹親親

統計學意義(p值)zt:

結果的統計學意義是結果真實程度(能夠代表總體)的一種估計方法。專業上,p值為結果可信程度的一個遞減指標,p值越大,我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。

如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯,我們重複類似實驗,會發現約20個實驗中有一個實驗,我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。

(這並不是說如果變數間存在關聯,我們可得到5%或95%次數的相同結果,當總體中的變數存在關聯,重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。)在許多研究領域,0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

2.均值的計算:

在處理實驗資料或取樣資料時,經常會遇到對相同取樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時,多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標準差。顯然,這種做法是不嚴謹的。

在數理統計學中,作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。

拓展資料:

何時用算術平均值?何時用幾何平均值?以及何時用中位數?

1. 這不能由研究者根據主觀意願隨意確定,而要根據隨機變數的分佈特徵確定。反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望,而在隨機變數的分佈服從正態分佈時,其總體的數學期望就是其算術平均值。

此時,可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。

2. 如果所研究的隨機變數不服從正態分佈,則算術平均值不能準確反映該變數的大小特徵。在這種情況下,可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分佈。

3. 如果服從對數正態分佈,則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時,就可以計算變數的幾何平均值。

4. 如果隨機變數既不服從正態分佈也不服從對數正態分佈,則按現有的數理統計學知識,尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次,此時可用中位數來描述變數的大小特徵。

21樓:fu我若為王

統計學中p一般指概率。

以古典概率模型為例,概率的計算方法為:

古典定義

如果一個試驗滿足兩條:

(1)試驗只有有限個基本結果;

(2)試驗的每個基本結果出現的可能性是一樣的。

這樣的試驗便是古典試驗。

其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件a包含的試驗基本結果數。

這裡,僅僅舉例了簡單的古典概率,其還有很多種模型。你可以找統計學的相關書籍進行學習。

拓展內容:概率亦稱「或然率」。它反映隨機事件出現的可能性大小的量度。

隨機事件是指在相同條件下,可能出現也可能不出現的事件。例如,從一批有**和次品的商品中,隨意抽取一件,「抽得的是**」就是一個隨機事件。設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察,其中a事件出現了m次,即其出現的頻率為m/n。

經過大量反覆試驗,常有m/n越來越接近於某個確定的常數。該常數即為事件a出現的概率,常用p (a) 表示,與「機率」不同,一個事件的機率(odds)是指該事件發生的概率與該事件不發生的概率的比值。

22樓:前行熊貓

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 為有統計學差異, p<0.01 為有顯著統計學差異,p<0.

001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.

01、0.001。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。

統計結果中顯示pr > f,也可寫成pr( >f),p = p或p = p。

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。

擴充套件資料:

p值由來

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來判斷。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,則可以接受另一種可能性的假設(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。

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。

在初中生物的對照實驗中,如何區分對照組和實驗組

如研究農藥對魚的危害,一個用普通水,一個加農藥,普通水不加農藥的是對照組。加農藥的是實驗組。對照實驗中,加了研究物件的是實驗組,不加研究物件的是對照組。對照組一般不做處理,實驗組一般是以某一引數為變數做處理。按照實驗要求,各個條件都具備的是實驗組,控制變數的是對照組.希望對你有幫助 在初中生物對照實...

對比實驗與對照實驗的區別,對照試驗與對比試驗的區別

如果兩組實驗中,除了一個因素不同外,其餘因素都相同,那麼這兩組實驗稱為對照實驗。對照實驗一般要設定對照組和實驗組。對照組和實驗組要依據研究的問題和做出的假設來決定,有時候研究的問題和作出的假設改變了,對照組和實驗組可能會發生對換。一般來說,保持原有狀態的組作為對照組,人為改變條件的組作為實驗組 或者...

生物 在制定實驗方案時,設計對照實驗的目的是為了起什麼作用

設定對照試驗,是為了排除無關變數的影響,又可增加實驗結果的可信度和說服力。排除其他無關變數對實驗的干擾,增加實驗可信度。生物實驗中,設定對照試驗的目的是什麼?和實驗組做對比 更好的說明實驗組的科學性和排除其它因素的干擾 對各處理進行觀察比較時作為衡量試驗處理優劣的標準。試驗比較的個處理中的最優處理是...