补充内容：P值检验
随机性检验P值判断
随机性检验P值判断1、显著性检验无论从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法，一直被广泛应用。
“显著性检验”的英文名称是“significancetest”。
在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”(Statisticalhypothesistesing)的一种，显著性检验是检测科学实验中的实验组与对照组之间是否存在差异以及差异是否显著的办法。
“统计假设检验”指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。
任何人在使用显著性检验之前必须知道假设是什么。
一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0，把与H0相对应的假设称之为备择假设，记为H1。
如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设，此时，我们把这种错误称之为第一类错误。
通常把第一类错误出现的概率记为。
如果原假设不为真，而检验的结论却劝你接受原假设。
此时，我们把这种错误称之为第二类错误，通常第二类错误出现的概率记为。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。
我们把这样的假设检验称为显著性检验，概率α称为显著性水平。
显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α=0.05,0.025.0.01这三种情况。
代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或2.5%或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为“不可能事件”）。
假设检验是推断统计中的一项重要内容，在假设检验中长常见到P值(P-value,Pr)，P值是进行检验决策的一个重要依据。
P值即概率，是反映某一事件发生的可能性大小。
在统计学中根据显著性检验得到的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。
计算出P值后，将给定的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。
研究中的统计检验与P值
研究中的统计检验与P值统计学是一个研究数据的科学，它在许多领域都拥有广泛的应用，从医学到经济学，从营销到环境科学。
其中，统计检验是一种重要的工具，用来确定样本数据是否可以作为总体的代表。
在统计检验中，我们通常使用P值来衡量样本数据与总体数据之间的差异。
P值是指在假设检验中得到的概率值。
在假设检验过程中，我们首先提出一个假设，即原假设（null hypothesis），然后通过收集样本数据来检验这个假设是否成立。
如果样本数据与原假设相符，则我们接受原假设；如果不相符，则我们拒绝原假设。
P值是用来衡量拒绝原假设的程度，也就是样本数据与原假设之间的差异。
对于一个给定的样本数据，我们可以使用统计方法来计算出一个P值。
这个P值的大小取决于样本数据与原假设之间的差异，以及样本大小等因素。
一般来说，P值越小，就说明样本数据与原假设之间的差异越大，我们更有理由拒绝原假设。
通常，我们将P值小于0.05的结果视为显著（significant），也就是说，我们有95%的把握相信样本数据与原假设之间存在显著的差异。
虽然P值在统计检验中被广泛应用，但它也存在一些争议。
一些人认为，P值并不能提供充分的证据来支持或反驳一个假设，因为P值只是衡量一个随机事件发生的概率，而并不关注数据的实际含义。
此外，一些研究人员也指出，当样本数据特别大时，P值可能会变得非常小，即使差异非常微小。
这可能会使得我们错误地拒绝原假设，从而得出错误的结论。
因此，一些研究人员提出了建议，不仅依靠P值来做出结论，而是使用更全面的方法来评估数据的实际含义和可能存在的偏差。
这些方法包括置信区间（confidence interval）、效应大小（effect size）和实验复制（replication）等。
置信区间是指在一定置信水平下，真实差异可能存在的区间；效应大小则衡量差异的实际大小；实验复制则是通过多次实验来验证结果的可靠性。
总的来说，统计检验和P值是一个重要的工具和概念，可用来评估样本数据和总体数据之间的差异。
p值检验原理
p值检验原理
p值检验原理是一种常用的统计方法，用于判断在某个假设条件下观察到的数据是否具有统计显著性。
它的原理基于假设检验的思想。
假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据进行分析，来判断一个关于总体参数的假设是否成立。
在p值检验中，我们首先提出一个原假设（H0），表示我们要验证的假设。
然后，根据观察到的样本数据，计算出一个统计量（例如t值、F值等），并据此得到一个p值。
p值是在原假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。
换句话说，p值是在假设成立的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
通常情况下，如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们会拒绝原假设，并认为观察到的数据具有统计显著性，即与原假设存在显著差异。
需要注意的是，p值只能提供对原假设的支持或反驳，不能证明某个假设的正确性。
同时，p值也不提供关于效应大小或实际意义的信息，它仅仅是一个用于判断统计显著性的指标。
综上所述，p值检验原理是通过计算在原假设成立情况下观察到的统计量或更极端情况的概率，来评估数据的统计显著性，并作出关于原假设的推断。
1。
补充内容：P值检验29页PPT
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯余香。
补充内容：P值检验4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
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p值详述_0
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------t检验、f检验和p值详述T 检验、 F 检验和 P 值一、 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，为了肯定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会应用统计学家所开发的一些统计办法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家树立了一些随机变量的概率分布（probability distribution）进行对比，我们可以知道在多少%的机遇下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，涌现这结果的机率很少，亦即是说，是在时机很少、很罕有的情况下才呈现；那我们便可以有信念的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的（用统计学的话讲，就是能够谢绝虚无假设。
相反，若对比后发明，涌现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信念的直指这不是偶合，也许是偶合，也许不是，但我们没能肯定。
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）就是呈现目前样本这结果的机率。
2、统计学意义（P 值或 sig 值）成果的统计学意义是结果真实水平（能够代表总体）的一种估量方式。
专业上， p 值为结果可信水平的一个递减指标， p 值越大，我1 / 8们越不能以为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p 值是将察看结果觉得有效即具有总体代表性的犯错概率。
如 p=0.05 提醒样本中变量关联有 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，我们反复相似试验，会发明约 20个试验中有一个试验，我们所研讨的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
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。
p值的用法
p值的用法P值的用法P值是统计学中常用的一个概念，它是指在假设检验中，当原假设成立时，观察到的样本统计量与原假设相差如此之大或更大的概率。
P值越小，说明观察到的样本统计量与原假设相差越大，即越不可能是由随机因素引起的，因此越有可能拒绝原假设。
P值的用法主要有以下几个方面：1. 判断假设是否成立在假设检验中，我们通常会设定一个显著性水平，比如0.05或0.01，来判断观察到的P值是否小于显著性水平。
如果P值小于显著性水平，就可以拒绝原假设，认为观察到的样本统计量与原假设相差显著，反之则不能拒绝原假设。
2. 比较不同样本之间的差异P值也可以用来比较不同样本之间的差异。
比如，我们可以对两组样本进行假设检验，来判断它们是否来自同一总体。
如果P值很小，就说明两组样本之间的差异很大，反之则说明差异不大。
3. 评估统计模型的拟合程度在回归分析中，P值可以用来评估统计模型的拟合程度。
比如，我们可以对回归模型中的每个自变量进行假设检验，来判断它们是否对因变量有显著影响。
如果P值很小，就说明自变量对因变量的影响很显著，反之则说明影响不大。
4. 评估实验结果的可靠性在实验设计中，P值也可以用来评估实验结果的可靠性。
比如，我们可以对实验组和对照组进行假设检验，来判断实验结果是否显著。
如果P值很小，就说明实验结果很可靠，反之则说明结果不够可靠。
P值是统计学中一个非常重要的概念，它可以用来判断假设是否成立、比较不同样本之间的差异、评估统计模型的拟合程度以及评估实验结果的可靠性。
在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的显著性水平和统计方法，以确保结果的可靠性和准确性。
补充内容：P值检验
p 值反映了样本信息中所包含的反对原假设 H 0 的依据的强度， 值是已经观测到的一个小概率事件 p 的概率， p 值越小， H 0 越有可能不成立，说明样本 信息中反对 H 0 的依据的强度越强、越充分. 一般，若 p ≤ 0.01 ，称拒绝 H 0 的依据很强或称检 验是高度显著的；若 0.01 < p ≤ 0.05 ，称拒绝 H 0 的依据 是强的或称检验是显著的； 0.05 < p ≤ 0.1 ， 若 称拒绝 H 0 的依据是弱的或称检验是不显著的；若 p > 0.1 ，一般 来说，没有理由拒绝 H 0 .
一、犯两类错误的概率 第Ⅰ类错误（弃真） 类错误 当原假设H0真时，抽样结果表明小概率事件发生了， 按检验法将拒绝H0，这样就犯了所谓“弃真”的错 误． 弃真概率为P(拒绝H0 | H0真) P(拒绝H0|H0真)=P(小概率事件)≤ 所以弃真概率不超过显著水平 α
给定显著水平 α，由于
α
第Ⅱ类错误（取伪） 类错误 当H0假时，抽样结果表明小概率事件没有发生， 按检验法将接受H0，这样就犯了所谓“取伪”的 错误． 取伪概率为P(接受H0 | H1真)
∑ = 600
试取 α = 0.05 ，用 p 值检验法检验各类鱼数量的比例 较 10 年前是否有显著的改变.
2、考察生长在老鼠身上的肿块大小.以 X 表示在老 鼠身上生长了 15 天的肿块的直径（以 mm 计） ，设
X N ( µ ,σ 2 ) ， µ ,σ
2
均未知.今随机地取 9 只老鼠（在
他们身上的肿块都长了 15 天） ，测得 x = 4.3, s = 1.2, 试 取 α = 0.05, 用 p 值 检 验 法 检 验 假 设
µ0 − µ , µ 的真值µ ≠ µ0 其中 λ = σ n
p值检验_精品文档
P值检验在统计学中，P值检验是一种常用的统计方法，用于判断观察结果与设定假设之间的差异是否显著。
P值是指在假设情况下，观察数据等于或者更极端于实际观察结果出现的概率。
P值的定义P值是一种度量观察数据与原假设之间差异的统计指标。
在进行假设检验时，我们首先提出一个原假设，通常假设不存在差异。
然后，根据观察数据计算得到一个统计检验值。
P值就是根据这个统计检验值计算得到的，表示在原假设下观察到等于或者更极端于统计检验值的概率。
P值的解释在进行P值检验时，通常我们会设置一个显著性水平（Significance Level），来判断观察结果是否显著。
常见的显著性水平包括0.05和0.01。
如果计算得到的P值小于设定的显著性水平，一般为0.05，我们就认为观察到的差异是显著的，拒绝原假设。
这意味着观察数据与原假设之间存在差异。
相反，如果计算得到的P值大于设定的显著性水平，我们就无法拒绝原假设，也就是无法证明观察数据与原假设之间存在显著差异。
P值检验的步骤进行P值检验的一般步骤如下：1.提出原假设（Null Hypothesis）和备择假设（AlternativeHypothesis）。
–原假设（H0）通常假设不存在差异，即观察数据与理论期望一致。
–备择假设（H1）通常假设存在差异，即观察数据与理论期望不一致。
2.选择适当的统计检验方法。
根据问题和数据的特点，选择适当的统计检验方法。
常见的统计检验方法包括： t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3.计算统计检验值。
根据选择的统计检验方法和观察数据计算得到统计检验值。
4.计算P值。
根据统计检验值计算得到P值，并理解P值的含义。
5.判断结果。
如果P值小于设定的显著性水平，拒绝原假设；如果P值大于设定的显著性水平，无法拒绝原假设。
P值的限制P值是一种常用的统计指标，但它也存在一些限制，需要注意：•P值并不能提供有关观察结果的绝对信息，它只是提供了一种相对的度量。
P值检验法在实际生活中的应用
假设检验中的P值法在实际生活中的应用摘要假设检验是统计判断的重要内容，在很多情况下大多采用临界值法，而在现代统计软件中假设检验多是采用计算P值的方法进行推断的。
检验时需要由样本观测值计算出检验统计量的观测值和衡量观测结果极端的P值，然后通过比较P值和显著性水平α的大小作判断，当P<α时，拒绝原假设H；当P<α时，不能拒绝原假设0H。
论文列举了P值检验法0在生活中一些应用案例，并和临界值法的做了优势比较。
关键词：假设检验；临界值法；P值法；SASThe application of Hypothesis test P-value methodin real lifeAbstractHypothesis test is an important content of statistical judgment; the critical value method is used in many cases. However, in modern statistical software in hypothesis testing, the method of calculating the P value of extrapolation is used here and there. Inspection need by the value of the sample observations calculate the test statistic of the observation value and measure observations of extreme value, and then compare P values and a significant level of their size, to determine, when refuse the null hypothesis; when can not refuse the null hypothesis. The paper presents some application cases of the value of P test in life, and also to do some comparative advantage.Key Words：Hypothesis test, the critical value method, the P-value method, SAS目录引言 (2)1．P-值的定义 (2)1.1临界值法 (2)1.2 P-值法 (3)2．计算公式介绍 (3)3．双边检验P值与单边检验P值的关系 (4)3.1 检验统计量为对称连续分布时 (4)3.2 检验统计量为非对称分布时 (4)4. 应用实例 (6)5. P-值法的优势 (12)结束语 (12)参考文献 (13)引言假设检验法是统计判断中的重要内容，在平时的很多情况下多习惯采用临界值法做出判断原假设0H 是否成立的方法，但是由于计算机的普及以及现代统计软件的出现在很多问题的计算中多采用假设检验的P 值法。
p值检验法
二、典型例题
例 2 用p值法检验本章第一节例2的检验问题
H0 : 0 0.545 H1 : 0 0.05 解 用z检验法 , 现在检验统计量z x 0 的观察
n
值为
z
0.535 (0.545)＝ 0.008 5
一般, 若p值 0.01，称推断拒绝H0的依据很强 或称检验是高度显著的;
若0.01 p值 0.05, 称判断拒绝H0的依据是强 的或称检验是显著的；
若0.05 p值 0.1, 称推断拒绝H0的理由是弱的, 检验是不显著的;
若p值 0.1, 一般来说没有理由拒绝. 基于p值，研究者可以使用任意希望的显著性 水平来作计算.
采用Z检验法,检验统计量为
z X 0 . / n
以数据代入, 得Z的观察值为
z0
62.75 10 /
60 52
1.983.
概率 P{Z z0} P{Z 1.983} 1 (1.983) 0.023.
此即为图中标准正态曲线下位于 右边的尾部面积.
此概率称为Z检验法的右边检验的p值.
2.7955.
p值＝P{Z 2.9775} 1 （2.9775）＝0.0026.
p值 0.05,故拒绝H0.
p值表示反对原假设H0的依据的强度, p值越小， 反对H0的依据越强、越充分，例如：对于某个检验 统计量的观察值的p值=0.0009，说明该观察值在H0 为真时几乎不可能出现，这样拒绝H0的理由很强.
例如在正态分布N (, 2 )均值的检验中, 当
未知时，可采用检验统计量
t
X
/
0
n
, 在以下三个检验问题中,
补充内容：P值检验
n
u ) 2
此时 最大值=（-
n
u ) （2
n
u ) 2
此时 最大值=（-
n
u ) （2
n
u ) 2
此时要使
只需（-
n
u ) （2
n
u ) 2
由于当n很大时，（-
n
u ) 2
选择一种优良检验的策略思想与此类似，即先保证弃
真的概率不超过指定值 ，再设法控制取伪概率．
为便于说明，继续前面例9的讨论．检验的功效函数
() P {拒绝H0}
P (| U | u 2 )
1 P (| U | u 2 )
1 ( u 2 ) ( u 2 )
（2）取样本数目n很大．
在实际中，试验误差不可能无限小，因而一般采用 加大样本容量n的方法来控制取伪概率，但这是以 消耗大量人力、物力、财力为代价的．
在实际应用中，要根据“弃真”或“取伪”所造成
的有害程度来确 定 ， 的值．
样本容量的选取
例：对双边U检验：H0:=0,H1: 0 对给定的显著性水平，为了使第二类风险不大于，如何选取样本容量？
的U 检验法的两类错误概率．
解 检验统计量 U X 0 / n
拒绝域
|
u
|
|
x
0
n
|
u
2
弃真概率P(拒绝H0|H0真)=P(|U|≥ ) = u 2
取伪概率P(接受H0|H1真)=P(|U|< u|H1真) 2
P
X
n
0
统计中p值的含义
统计中p值的含义统计学中的p值是指观察到的数据在假设检验下获得相同或更极端的结果的概率。
p值是在统计假设检验中用来进行决策的一个重要指标，可以帮助研究者判断观察到的结果是否具有统计学意义。
在本文中，我们将讨论p值的含义以及一些相关参考内容。
p值的含义：在统计假设检验中，假设有一个原假设和一个备择假设。
原假设是研究者想要拒绝的假设，备择假设表示与原假设相反的研究结论。
p值表示当原假设为真时，观察到的数据得到与原假设相冲突的结果的概率。
若p值小于预先设定的显著性水平（通常是0.05或0.01），则我们可以拒绝原假设，说观察到的数据在统计意义上具有显著差异。
反之，如果p值大于显著性水平，则我们不能拒绝原假设，即我们没有足够的证据支持备择假设。
p值的参考内容：1. 假设检验的经典定义：p值最早由统计学家R.A. Fisher引入，他定义了p值为在原假设为真的情况下，得到比观察到的数据更极端结果的概率。
这个定义帮助我们理解p值的基本含义和计算方法。
2. P值的解读：解读p值时，我们通常使用一个阈值，称为显著性水平（significance level）。
常见的显著性水平选择是0.05或0.01。
如果p值小于显著性水平，我们可以拒绝原假设，认为结果具有统计学意义。
反之，如果p值大于显著性水平，我们不能拒绝原假设，即数据未能提供足够的证据支持备择假设。
3. P值的局限性：虽然p值作为统计学中常用的指标，但其在解释研究结果时存在一些局限性。
首先，p值只提供了对数据的一种度量，而不能直接说明研究结果的实际重要性。
其次，p值依赖于研究的样本容量，较大样本具有较高的检测力，可能导致小的效应大小仍能获得显著的p值。
最后，研究者应当注意避免用p值来进行多次假设检验，以避免过度解读结果。
4. p值与置信区间的关系：置信区间是另一种常用的统计学指标，用于估计未知参数真值的范围。
与p值类似，使用置信区间可以帮助判断研究结果是否具有实际意义。
标准差p值-概述说明以及解释
标准差p值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分主要对本文进行整体的介绍和概括，为读者提供对文章的背景和主题的基本了解。
在本篇文章中，主要涉及到标准差和p值这两个统计学中常常用到的概念。
标准差是用来衡量数据集中的数据离散程度的指标，它能够反映出数据的变化范围。
而p值则是用来进行假设检验的一种统计指标，它用于判断统计样本与总体之间是否存在显著差异。
这两个概念在统计学中具有重要的应用价值，对于数据分析、实证研究等领域具有重要意义。
本文将首先对标准差进行详细的定义和解释，包括其计算公式和统计意义。
其次，将介绍p值的概念和应用，包括其与置信区间、假设检验等概念的关系。
然后，文章将探讨标准差和p值之间的关系，包括它们在统计分析中的相互作用和相互影响。
最后，文章将对标准差和p值的重要性进行总结，强调它们在统计学中的应用价值和研究意义。
同时，对于未来关于标准差和p值的研究方向进行展望，希望能够进一步深入探讨其理论和实践应用。
通过本文的阐述，旨在为读者提供对标准差和p值的全面理解，为其在相关领域的研究和应用提供一定的参考和指导。
总之，本文将对标准差和p值这两个统计指标进行深入剖析，旨在提供读者对这两个概念的深入理解和认识，为他们在统计分析和数据研究中的应用提供有益的参考和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构:本文按照以下三个部分来展开讨论标准差和p值的相关概念和应用。
第一部分为引言部分，主要对文章的背景和相关的概念进行概述，为读者提供整体的认知。
首先，将介绍标准差和p值的定义和解释，以确保读者对这两个概念有一个基本的理解。
其次，将简要介绍本文的结构和主要内容，以帮助读者了解文章的组织和思路。
最后，将指明本文的目的，即为什么研究标准差和p值并探讨它们的关系。
第二部分是正文部分，将详细探讨标准差和p值的相关概念和应用。
首先，将阐述标准差的定义和解释，包括介绍标准差的计算方法和意义。
(完整)统计学简答题参考答案
统计学简答题参考答案第一章绪论1。
什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答:统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。
统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。
2．简要说明统计数据的来源。
答:统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验,在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得,如普查和抽样调查。
间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得.3。
简要说明抽样误差和非抽样误差。
答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的.抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的.4。
解释描述统计和推断统计的概念？(P5）答：描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。
推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。
第二章统计数据的描述1描述次数分配表的编制过程。
答：分二个步骤:（1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。
按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。
按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围(区间）作为一个组.统计分组应遵循“不重不漏”原则（2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表.2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。
常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。
3。
怎样理解均值在统计中的地位？答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位.受极端数值的影响是其使用时存在的问题。
科研论文中常见的P值和显著性是什么意思？一文搞懂P值及其计算
科研论文中常见的P值和显著性是什么意思？一文搞懂P值及其计算我们常常在科研论文的数据分析部分或者某些科普文章引用的资料当中见到涉及P值的统计学报表以及相关的显著性判断。
非专业读者看到这些关于P值和'显著性'的描述往往是一头雾水（如下表），大多略过，但实际上这些统计结果才是一篇论文中最准确直接的定性结论。
了解了P值的含义和显著性的判定，可以帮助我们快速掌握科研论文中第一手研究数据的指向和意义。
一个p值统计报表的例子P值往往涉及统计结果显著性的判定，因此我们得从显著性的概念说起。
本文将用通俗的文字来简介相关的统计学概念，并附上P值的计算方法。
统计显著性和置信度任何理论（或认识）都没法保证其关于现实的推测是100%正确的，这归因于理论永远都只是对现实世界真相的大致概括和特征提取。
理论只能无限趋近于真实，但无法达到真实。
人类利用的仅仅是越来越接近真相的理论而已。
所以对于任何说法，都有一个可信度问题。
而通过对于现实的重复测试，我们将能够了解某个说法究竟有多可信，不同的说法之间是存在着可信度的差异的。
这就像是盲人摸象之后，每个盲人说出的有关大象外形的可信度是有差别的，而且只要让盲人们多摸几次，他们对大象长相的描述会越来越接近真实。
了解不同观点的可信度，是统计的目的之一。
统计中所谓的'显著性'就是可信度的一种指标。
具有统计显著性的结果反映的是经过严格的测试得到的结果达到了一定可信度——专业术语叫'置信度'（又叫“置信水平”），它表明我们在多大程度上相信结论不会因随机因素而发生偏差。
更具体地说，置信度是我们所持理论预测出来的结果在指定区间出现的可能性。
显著性跟置信度的内涵异曲同工，但它们的表述方法刚好相反，且在应用中描述方式略有差异：· 对于置信度一般我们会说'……实验结果落在某个置信区间的可能性可以达到多高……'（这个可能性越大置信度就越高）· 而对于显著性我们会说'……我们的理论假设被否定的可能性小于多少，我们的假设就可以被称为显著或者极显著……'（这个可能性越小显著性越高）也就是说，置信度通常是正面描述（拒伪的），而且通常需要与一个置信区间关联起来。
p值检验法步骤
p值检验法是统计学中一种常用的假设检验方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
下面将介绍p值检验法的步骤。
第一步是建立假设。
在进行p值检验之前，我们需要先建立一个原始假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。
原始假设通常是我们要进行检验的假设，而备择假设则是与原始假设相对立的假设。
第二步是选择适当的检验统计量。
检验统计量是用来度量样本数据与原始假设之间的偏离程度的统计量。
选择适当的检验统计量需要根据具体的问题和数据类型来决定，常见的检验统计量包括t值、F值和卡方值等。
第三步是确定显著性水平。
显著性水平（significance level）是在假设检验中设定的一个阈值，用来决定是否拒绝原始假设。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
一般情况下，显著性水平越小，对原始假设的拒绝要求越严格。
第四步是计算p值。
p值是指在原始假设成立的情况下，观察到比当前数据更极端的结果出现的概率。
计算p值需要根据所选择的检验统计量和数据进行具体的计算方法。
第五步是判断并做出决策。
在计算得到p值后，我们需要将其与显著性水平进行比较。
如果p值小于显著性水平，我们就可以拒绝原始假设，并接受备择假设。
反之，如果p值大于显著性水平，我们则无法拒绝原始假设。
需要注意的是，p值并不能提供对备择假设的证据支持程度的直接度量。
它只是用来判断样本数据是否与原始假设一致。
因此，在进行p值检验时，我们需要谨慎解释结果，避免过度解读。
综上所述，p值检验法是一种常用的假设检验方法，通过建立假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值和判断决策等步骤，帮助我们判断样本数据是否支持某个假设。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据类型选择合适的检验方法，并谨慎解读p值的结果。
excelt统计量检验的p值
主题：Excel统计量检验的p值内容：1. 介绍统计量检验的概念统计量检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
在实际应用中，经常需要使用Excel进行统计量检验，并获取相应的p值来判断检验的结果是否显著。
2. Excel中统计量检验的功能Excel提供了丰富的统计分析功能，包括各种假设检验方法。
在数据分析工具包中，可以找到各种常见的统计量检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等。
通过这些功能，用户可以方便地进行统计量检验，并获取相应的p值。
3. 如何使用Excel进行统计量检验在Excel中进行统计量检验通常需要遵循以下步骤：a. 准备数据：首先需要准备待分析的数据，数据可以直接输入到Excel 的工作表中，也可以导入外部数据文件。
b. 选择统计分析工具：在Excel的“数据”选项卡中，可以找到“数据分析”功能，通过这个功能可以选择相应的统计量检验方法。
c. 输入参数：在弹出的对话框中，需要输入所需的参数，如样本数据的范围、假设检验的类型、显著性水平等。
d. 获取结果：完成参数输入后，Excel会给出统计量检验的结果，包括检验统计量的数值和p值等。
4. 解读p值的意义在统计量检验中，p值是一个非常重要的指标，它代表了在原假设成立的条件下，观察到样本数据或更特殊情况的概率。
通常情况下，如果p值小于显著性水平（通常取0.05），就可以拒绝原假设，认为样本数据与总体数据之间存在显著差异；反之，如果p值大于显著性水平，则接受原假设，认为样本数据与总体数据之间没有显著差异。
5. p值的计算方法Excel可以直接给出统计量检验的p值，但对于想要了解p值的计算方法的用户，也可以自行利用Excel进行计算。
在t检验、F检验等参数的计算中，p值通常通过查找t分布表或F分布表来获得相应的概率。
对于卡方检验等非参数检验，p值的计算会采用不同的方法，但都可以通过Excel进行实现。
统计检验P值的意义
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 His 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（Smallestcan be rejected ）。
value of α for which HP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。
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例 2 从甲地发送一个讯号到乙地，设乙地受到的讯号是一个 随机变量 X，且 X : N(? ,0.2 2 ) ，其中 ? 是甲地发送的真实讯号
值，现从甲地发送同一讯号 5 次，乙地受到的讯号值为
8.05 8.15 8.2 8.1 8.25
给定显著性水平 α=0.05，试利用 p 值检验法检验假设检验问
P值的计算
用X表示检验用的统计量，样本数据算出的统计量
值记为C.当H0为真时，可算出P值。 左侧检验：p ? P{X ? C}
右侧检验：p ? P{X ? C}
双侧检验：X落在以C为端点的尾部区域概率的两
?2P{X ? C}, C在分布的右侧
p
?
? ?2P{X
?
C}, C在分布的左侧
（如果分布对称）? P{| X |?| C |}
以 0.0179 为基准做比较时，则上述检验问题的结 论如表 8-3 所示.
表 8-3 以 0.0179 为基准的检验问题的结论
显著性水平
拒绝域
检验结论
? ? 0.0179
? ? 0.0179
u ? u? , (u? ? 2.1)
u ? u? , (u? ? 2.1)
接受 H0 拒绝 H0
通过上述分析可知，本例中由样本信息确定的 0.0179是一个重要的值，它是能用观测值 2.1做出 “拒绝H0 ”的最小的显著性水平，这个值就是此
检验法的p值.
一般在一个假设检验中，利用观测值能够做出的 拒绝原假设的最小显著性水平称为该 检验的 p 值. 按
p 值的定义，对于任意指定的显著性水平α，有以下
结论
（1）若 ? ? p 值，则在显著性水平α下接受 H0 . （2）若 ? ? p 值，则在显著性水平α下拒绝 H0 .
有了这两条结论就能方便地确定 H0 的拒绝域. 这 种利用p值来检验假设的方法称为 p值检验法 .
P值= P(| U |?| u0 |) ? 2[1? ? (| u0 |)] ? 0.093 由于
α=0.05<0.093= p 值
故接受 H0 .
例3 用p值检验法检验本章第二节例 3的检验问题
H0 : ?1 ? ? 2 , H1 : ?1 ? ? 2， ? ? 0.05
解
用t 检验法，检验统计
p 值反映了样本信息中所包含的反对原假设 H0 的依据的强度，p 值是已经观测到的一个小概率事件 的概率， p 值越小， H0 越有可能不成立，说明样本 信息中反对 H0 的依据的强度越强、越充分 .
一般，若 p ? 0.01 ，称拒绝 H0 的依据很强或称检 验是高度显著的；若 0.01 ? p ? 0.05 ，称拒绝 H0 的依据 是强的或称检验是显著的；若 0.05 ? p ? 0.1 ，称拒绝 H0 的依据是弱的或称检验是不显著的；若 p ? 0.1，一般 来说，没有理由拒绝 H0 .
解 按题意，需要检验假设 H0 : ? ? 1.5, H1 : ? ? 1.5
这是一个有关正态总体下方差已知时对总体均值的单
边假设检验问题，采用
u 检验法得拒绝域为 u ?
x? ?0 ?/ n
? u?
由已知数据可算得
u ? x ? ? 0 ? 1.97 ? 1.5 ? 2.1 ? / n 1/ 20
p 值检验法
前面讨论的假设检验方法称为 临界值法，此法 得到的结论是简单的，在给定的显著性水平下，不是 拒绝原假设，就是接受原假设. 但应用中可能会出现
这样的情况：在一个较大的显著性水平（如α=0.05）
下得到拒绝原假设的结论，而在一个较小的显著性水
平（如α=0.01）下却得到接受原假设的结论.
这种情况在理论上很容易解释：因为显著性水平 变小后会导致检验的拒绝域变小，于是原来落在拒绝 域内的观测值就可能落在拒绝域之外（即落入接受域 内），这种情况在实际应用中可能会带来一些不必要的 麻烦.
在以下表中列出了显著性水平 α取不同值时相应的
拒绝域和检验结论 .
表 8-2 显著性水平
α=0.05 α=0.025 α=0.01 α=0.005
例 1 中的拒绝域 拒绝域 检验结论 u ? 1.645 拒绝 H0 u ? 1.96 拒绝 H 0 u ? 2.33 接受 H0 u ? 2.58 接受 H0
由此可以看出，对同一个假设检验问题，不同的 α可能有不同的检验结论 .
假设检验依据的是样本信息，样本信息中包 含了支持或反对原假设的证据，因此需要我们来 探求一种定量表述样本信息中证据支持或反对原 假设的强度. 现在换一个角度分析例 1，在 ? ? 1.5
时，u : N(0,1) ，此时可算得 P(u ? 2.1) ? 0.0179 ，当α
假如这时一个人主张选显著性水平 α=0.05，而另 一个人主张选显著性水平 α=0.01，则第一个人的结论 是拒绝 H0 ，而第二个人的结论是接受 H0 ，如何处理这 一问题呢？
例 1 一支香烟中的尼古丁含量 X : N(? ,1)，质量标准规定 ? 不 能超过 1.5mg，现从某厂生产的香烟中随机地抽取 20 支，测 得平均每支香烟尼古丁含量为 x ? 1.97 mg，试问该厂生产的 香烟尼古丁含量是否符合标准的规定？
故拒绝H 0
习题8-5
1、 一农场 10 年前在一鱼塘中按比例 20：15：40：
25 投放四种鱼：鲑鱼、鲈鱼、竹夹鱼和鲇鱼的鱼苗，
现在在鱼塘里获得一样本如下：
序号
1
2
3
4
种类 鲑鱼 鲈鱼 竹夹鱼 鲇鱼
数量／条 132 100 200 168 ? ? 600
题 H0 : ? ? 8, H1 : ? ? 8 .
解 这是一个有关正态总体下方差已知时对总 体均值的双边假设检验问题，采用u检验法，
检验统计量为
U
?
X ? ?0
?/ n
拒绝域的形式为
| u |? c
由已知数据可算得检验统计量的观测值
u0
?
x?
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ?/
?0
n
?
8.15 ? 8 0.2 / 5
?
1.68
量
T? Sw
X?Y 1/ n1 ? 1/ n2
:
t (22)
拒绝域的形式为| t |? c
观测值
t0 ?
31075 ? 28.67 2.85 1/12 ? 1/12
? 2.647
由计算机软件算得
p值 ? P(| T |?| t0 |) ? P(| T |? 2.647) ? 0.014725
由于
α=0.05 > 0.014725= p值