統計數據p是什麼

❶ 統計學上P代表什麼意思

1、P值代表：用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。

2、T值代表：對每一個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗。

3、F值代表：方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。

4、sig值包含p值。數據的顯著性（sig）是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要自己根據P值的大小與顯著性水平（0.05或0.01）進行相比較。如果P值0.01<P<0.05,則為差異沖衫顯著，如果P<0.01,則差異極顯著。

(1)統計數據p是什麼擴展閱讀

1、T值主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態森判或分布。T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列此伍。

2、顯著性差異(significant difference)，是一個統計學名詞。它是統計學（Statistics）上對數據差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到0.05水平或0.01水平，才可以說數據之間具備了差異顯著或是極顯著。

3、P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

❷ p值是什麼意思

在統計學中，P值（P value，全稱Probability Value）是指在進行假設檢驗時，根據樣本數據計算出來的一個概率值。具體來雀納說，P值表示的是，如果總體假設為真，那麼從總體中隨機抽取與當前樣本相同或更極端的樣本，得到這些樣本的概率值。

通常情況下，P值越小，表示當前樣本的數據與總體假設不符的可能性就越大。在假設檢驗中，通常將P值與顯著性水平進行比較，如果P值小於顯著性沒隱水平，就拒絕原假設，否則則接受原假設。

例如，如果假設一個硬幣是公平的，擲10次硬幣，得到5次正面朝上，5次反面朝上。進行假設檢驗時，計算出來的P值為0.246，如果顯著性水平為0.05，那麼P值大於顯著性水平，就無頃察沒法拒絕原假設，即不能排除硬幣是公平的這個可能性。

❸ 統計P值是什麼，怎麼算

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

計算：

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據轎弊樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

1、左側檢驗

(3)統計數據p是什麼擴展閱讀

美國統計協會公布了P值使用的幾大准則：

准則1：P值可以表達的是數據與一個給定模型不匹配的程度

這條准則的意思是說，我們通常會設立一個假設的模型，稱為「原假設」，然後在這個模型下觀察數據在多大程度上與原假設背道而馳。P值越小，說明數據與模型之間越不匹配。

准則2：P值並不能衡量某條假設為真的概率，或是數據僅由隨機因素產生的概率。

這條准則表明，盡管研究者們在很多情況下都希望計算出某假設為真的概率，但P值的作用並不是這個。P值只解釋數據與假設之間的關系，它並不解釋假設本身。

准則3：科學結論、商業決策或政策制定不應該僅依賴於P值是否超過一個給定的閾值。

這一條給出了對決策制定的建議：成功的決策取決於很多方面，包括實驗的設計，測量的質量，外部的信息和證據，假設的合理性等等。僅僅看P值是否小於0.05是非常具有誤導性的。

准則4：合理的推斷過程需要完整的報告和透明度。

這條准則強調，在給出統計分析的結果時，不能有選擇地給出P值和相關分析。舉個例子來說，某項研究可能使用了好幾種分析的方法。

而研究者只報告P值最小的那項，這就會使得P值無法進行解釋。相應地，聲明建議研究者應該給出研究過程中檢驗過的假設的數量，所有使用過的方法和相應的P值等。

准則5：P值或統計顯著性並不衡量影響的大小或結果的重要性。

這句話說明，統計的顯著性並不代表科學上的重要性。一個經常會看到的現象是，無論某個效應的影響有多小，當樣本量足夠大或測量精度足夠高時，P值通常都會很小。反之，一些重大的影響如果樣本量不夠多或測量精度不夠高，其P值也可能很大。

准則6：P值就其本身而言，並不是一個非常好的對模型或假設所含證據大小的衡量。

簡而言之，數據分析不能僅僅計算P值，而應該探索其他更貼近數據的模型。

聲明之後還列舉出了一些其他的能對P值進行補充的分析方手段，比如置信區間，貝葉斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。這些方法都依賴於一些其他的假定，但在一些特定的問題中會比P值更為直接地回答諸如「哪個假定更為正確」這樣的問題。

聲明最後給出了對統計實踐者的一些建議：好的科學實踐包括方方面面，如好的設計和實施，數值上和圖形上對數據進行匯總，對研究中現象的理解，對結果的解釋，完整的報告等銷仿等——科學的世界裡，不存在哪個單一的指標能替代科學的思維方式。

❹ 統計學中的「P」值是什麼意思怎麼計算

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值不能賦予數據任何重要性，只能說明某事件發生的幾率。統計結果中顯示Pr > F，也可寫成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

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葯取得P<0.05，D葯取得P <0.01並不表示D的葯效比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。在葯效統計分析中，更不表示兩葯等效。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，其統計量會與總體參數有所不同，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(實例的)顯著性水平。

4、表示對原假設的支持程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。

參考鏈接：網路：假設檢驗中的P值

❺ 統計學中的p值代表什麼

統計學中的P值：是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一簡答事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。

p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確攔帶慧。

p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

P值小於0.005適用的范圍

當 P值 < 0.005時比行世 P值 在0.005與 0.05之間時提供了更強的證據，這一標准僅適用於探索新現象，而不適用於驗證性研究或者是重復研究之中。對於原本採用更加嚴格標準的領域，如基因研究或者高能物理領域，也不適用。

0.005的標准適合於對證據的進行推斷，而不是作為出版的標准。對於一個非常有原創性的效應，即使其結果在0.005與0.05之間，只要明確表示這是啟示性的證據，也應該發表。

以上內容參考：網路-P值

❻ 統計學中p值的含義是什麼

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。

換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。p值若與選定顯著性水平（跡逗0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

發展史

R·A·Fisher（1890-1962）作為一代假設檢驗理論的創立者，在假設檢驗中首先提出P值的概念。他認為假設檢驗是一種程序，研究人員依照這一程序可以對某一總體參數形成一種判斷。也就是說，他認為假設檢驗是數據分析的一種形式，是人們在研究中加入的主觀信息。

當時這一觀點遭到了Neyman-Pearson的反對，他們認為假設檢驗是一種方法，決策者在不確定的條件下進行運作，利用這一方法可以在兩種可能中作出明確的選擇，而同時又要控制錯誤發生的概率。這兩種方法進行長期且痛苦的論戰。

雖然Fisher的這一觀點同樣也遭到了現代統計學家的反對，但是他對現代假設檢驗的發展作出了巨大的貢獻。

假設檢驗的P值方法

假設檢驗的p值方法使用計算出的概率來確定是否有證據拒絕原假設。零假設（也稱為猜想）是有關總體（或數據生成過程）的最初主張。備選假設指出總體參數是否與猜想中所述的總體參數值不同。

在實踐中，預先聲明了顯著性水平，以確定p值必須有多小才能拒絕無效假設。由於不同的研究人員在研究問題時會使用不同級別的重要性，因此讀者有時可能難以比較兩種不同測試的結果。P值提供了解蔽廳決此問題的方法。

例如，假設一項比較兩種特定資產收益的研究是由使用相同數據但不同顯著性水平的不同研究人員進行的。對於資產是否不同，研究人員可能得出相反的結論。

如果一位研究人員使用90％的置信度而另一位研究人員要求95％的置信度來拒絕原假設，並且兩次收益之間觀察到的差異的p值為0.08（對應於92％的置信度） ，那麼第一個研究人員將發現這兩種資產具有統計上的顯著差異，而第二個研究人員將發現收益之間在統計上沒有顯著差異。

為了避免這個問題，研究人員可以報告假設檢驗的p值，並允許讀者自己解釋統計學意義。這稱為假設檢驗的p值方法。獨立的觀察者可宏州隱以記錄p值，並自己決定這是否代表統計學上的顯著差異。

以上內容參考網路-P值

❼ 統計學p值的含義是什麼

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是當原假設為真時，比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總枯譽之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

定義

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。

換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

(7)統計數據p是什麼擴展閱讀：

歷史

1925年，英國遺傳學家兼統計學家羅納德·費雪（Ronald Fisher）出版了《研究者的統計方法》（Statistical Methods for Research Workers）一書。這本書的書名在當時看起來並不會「暢銷」，但實際上這本書卻取得了巨大的成功，而且還使費雪成為現代統計學之父。

在這本書中，沒悶段他著眼於研究人員如何將統計檢驗理論應用於實際數據，以便基於數據得出他們所發現的結論。當使用某個統計假設來做檢驗時，該檢驗能夠概述數據與其假設的模型之間的兼容性，並生成一個p值。

費雪建議，作為一個方便的指南，研究人員可以考慮將p值設為0.05。對於這一點，他專門論述道：「在判斷某個偏差是否應該被認為是顯著的時候，將這一閾值作為判斷標準是很方便的。」

他還建議，p值低於該閾值的結論是可靠的，因罩襪此不要把時間花在大於該閾值的統計結論上。因此，費雪的這一建議誕生了p小於0.05等價於所謂的統計顯著性，這成了 「顯著」的數學定義。

❽ 統計檢驗中的P值是什麼意思

T值就是這些統計檢定值，與它們相對應的概率分布，就是t分布。統計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。

P值代表結果的可信程度，P越大，就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。

一般而言，為了確定從樣本(sample)統計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統計學家所開發的一塵絕些統計方法，進行統計檢定。

通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數的概率分布(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較後發現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,Ho)。相反，若比較後發現，出現的機率很高，並不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。

拓展資料

R·A·Fisher（1890-1962）作為一代假設檢驗理論的創立者，在假設檢驗中首先提出P值的概念。他認為假設檢驗是一種程序，研究人員依照這一程序可以對某一總體參數形成一種判斷。也就是說，他認為假設檢驗是數據分析的一種形式，是人們在研究中加入的主觀信息。（當時這一觀點遭到了Neyman-Pearson的反對，他們認為假設檢驗是一種方法，決策者在不確定的條件下進行運作，利用這一方法可以在兩種可能中作出明確的選擇，而同時又要控制錯誤發生的概率。這兩種方法進行長期且痛苦的論戰。雖然Fisher的這一觀點同樣也遭到了現代統計學家的反對，但是他對現友備代假設檢驗的發展作出了巨大的貢獻。）

Fisher的具體做法是：

假定某一參數的取值。

選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或Z 統計量) ，該統計量的分布在假定的參數取值為真時應該是完全已知的。

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果P<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果0.01<P值<0.05，說明較弱的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果P值>0.05，說明結果更傾向於接受假定的參數取值。

可是，那個年代，由於硬體的問題，計算P值並非易好兄毀事，人們就採用了統計量檢驗方法，也就是我們最初學的t值和t臨界值比較的方法。統計檢驗法是在檢驗之前確定顯著性水平α，也就是說事先確定了拒絕域。但是，如果選中相同的，所有檢驗結論的可靠性都一樣，無法給出觀測數據與原假設之間不一致程度的精確度量。只要統計量落在拒絕域，假設的結果都是一樣，即結果顯著。但實際上，統計量落在拒絕域不同的地方，實際上的顯著性有較大的差異。

因此，隨著計算機的發展，P值的計算不再是個難題，使得P值變成最常用的統計指標之一。