p输出结果意义

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Eviews回归分析输出结果指标解释

Eviews回归分析输出结果指标解释Variable 变量Coefficient系数Std. Error系数标准差t-StatisticT统计量Prob.双侧概率（P值）C 363.6891 62.45529 5.823191 0.0002回归结果的理解参数解释：1、回归系数（coefficient）注意回归系数的正负要符合理论和实际。

截距项的回归系数无论是否通过T检验都没有实际的经济意义。

2、回归系数的标准误差（Std.Error）标准误差越大，回归系数的估计值越不可靠，这可以通过T值的计算公式可知3、T检验值（t-Statistic）T值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0，因此T值=回归系数/回归系数的标准误差，因此T值的正负应该与回归系数的正负一致，回归系数的标准误差越大，T值越小，回归系数的估计值越不可靠，越接近于0。

另外，回归系数的绝对值越大，T值的绝对值越大。

4、P值（Prob）P值为理论T值超越样本T值的概率，应该联系显著性水平α相比，α表示原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率，当P值<α值，说明这种结果实际出现的概率的概率比在原假设成立的前提下这种结果出现的可能性还小但它偏偏出现了，因此拒绝接受原假设。

5、可决系数（R-squared）都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献，其实质就是看（y尖-y均）与（y=y 均）的一致程度。

y尖为y的估计值，y均为y的总体均值。

6、调整后的可决系数（Adjusted R-squared)即经自由度修正后的可决系数，从计算公式可知调整后的可决系数小于可决系数，并且可决系数可能为负，此时说明模型极不可靠。

7、回归残差的标准误差（S.E.of regression）残差的经自由度修正后的标准差，OLS的实质其实就是使得均方差最小化，而均方差与此的区别就是没有经过自由度修正。

8、残差平方和（Sum Squared Resid）见上79、对数似然估计函数值（Log likelihood）首先，理解极大似然估计法。

数据处理分析_P值的含义

数据处理分析_P值的含义P值是统计学中常用的一个概念，用于衡量实验结果的显著性。

在数据处理和分析中，P值是非常重要的指标。

本文将从以下几个方面来介绍P值的含义。

P值的定义P值是指在一个给定样本中，观测到的某个统计量与原假设相符或更极端的概率。

该概率被称为显著性水平（significance level），通常表示为α，一般取0.05或0.01。

P 值的计算方法取决于所使用的统计方法，包括T检验、F检验、卡方检验等。

P值反映了实验结果与原假设的差异程度，因此它通常被用来检验假设是否成立。

如果P值小于预设的显著性水平（通常是0.05），则我们认为实验结果与原假设存在显著差异，原假设应该被否定。

相反，如果P值大于显著性水平，则我们认为实验结果与原假设之间没有显著差异，原假设应该被接受。

但需要注意的是，接受原假设并不等于证明原假设是正确的，只是认为实验结果与原假设之间没有显著差异。

P值的误解尽管P值是非常常见的统计指标，但是有时候人们对P值的意义和解读存在误解。

首先，P值并不能表明假设的真实性和科学的合理性。

第二，即使P值小于显著性水平，也不能保证实验结果与原假设之间存在显著差异，因为P值只是一种估计，也存在误差。

第三，P值受到样本大小、显著性水平和效果大小等因素的影响，因此应该谨慎地解释和使用P值。

P值与置信区间除了P值外，置信区间也是一种常用的指标，用来估计参数的置信区间。

与P值不同的是，置信区间提供了一种区间估计，可以给出参数估计的范围，而P值只是提供了一种单点估计。

置信区间与P值是互补的，当置信区间包含原假设的值时，P值应该大于显著性水平；反之，当置信区间不包含原假设的值时，P值应该小于显著性水平。

总结P值是衡量实验结果显著性的常用指标，但是需要正确地解释和使用。

在数据处理和分析中，我们需要了解P值的含义，以便正确地解读实验结果。

同时，我们还需要注意P值的误解和限制，尽可能使用多种指标来评估实验结果。

p值心理学

p值心理学P值心理学是一种统计学方法，用于评估实验结果的显著性和可靠性。

在心理学研究中，我们经常需要通过实验来探索某种假设是否成立，而P值心理学正是帮助我们判断实验结果是否具有统计学意义的重要工具。

我们需要了解P值的含义。

P值是指在原假设成立的情况下，观察到的实验结果或更极端结果出现的概率。

简单来说，P值越小，意味着观察到的实验结果发生的概率越低，从而增加了拒绝原假设的依据。

在心理学研究中，通常会设置一个显著性水平，比如0.05，作为决定是否拒绝原假设的标准。

如果计算得到的P值小于显著性水平，我们就可以拒绝原假设，认为观察到的实验结果具有统计学意义。

反之，如果P值大于显著性水平，我们则无法拒绝原假设，即无法认定实验结果具有统计学意义。

那么P值是如何计算得出的呢？一般来说，我们会通过假设检验来计算P值。

假设检验分为单尾检验和双尾检验两种形式。

在单尾检验中，我们关注实验结果偏向于哪个方向，而在双尾检验中，我们关注实验结果是否偏离了原假设。

在进行假设检验时，我们需要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、卡方检验等。

不同的实验设计和数据类型需要选用不同的统计检验方法，以确保分析的准确性和可靠性。

除了P值，我们还可以通过置信区间来评估实验结果的可靠性。

置信区间是指在一定置信水平下，参数的真实值存在的范围。

通常情况下，我们会选择95%的置信水平，即置信区间为95%。

如果置信区间不包含零或其他预定的值，就可以认为实验结果具有统计学意义。

在心理学研究中，P值心理学的应用非常广泛。

无论是研究人员还是学生，都需要掌握和理解P值心理学的基本概念和应用方法。

只有正确理解P值的含义和计算方法，才能准确评估实验结果的显著性和可靠性，从而推动心理学研究的发展。

P值心理学是一种重要的统计学方法，用于评估实验结果的显著性和可靠性。

通过计算P值和置信区间，我们可以判断实验结果是否具有统计学意义，并进一步推动心理学研究的进展。

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。

P值的统计学意义

统计学意义‎（P值）结果的统计‎学意义是结‎果真实程度‎（能够代表总‎体）的一种估计‎方法。

专业上，P值为结果‎可信程度的‎一个递减指‎标，P值越大，我们越不能‎认为样本中‎变量的关联‎是总体中各‎变量关联的‎可靠指标。

P值是将观‎察结果认为‎有效即具有‎总体代表性‎的犯错概率‎。

如P=0.05提示样‎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‎，我们重复类‎似实验，会发现约2‎0个实验中‎有一个实验‎，我们所研究‎的变量关联‎将等于或强‎于我们的实‎验结果。

（这并不是说‎如果变量间‎存在关联，我们可得到‎5%或95%次数的相同‎结果，当总体中的‎变量存在关‎联，重复研究和‎发现关联的‎可能性与设‎计的统计学‎效力有关。

）在许多研究‎领域，0.05的P值‎通常被认为‎是可接受错‎误的边界水‎平。

如何判定结‎果具有真实‎的显著性在最后结论‎中判断什么‎样的显著性‎水平具有统‎计学意义，不可避免地‎带有武断性‎。

换句话说，认为结果无‎效而被拒绝‎接受的水平‎的选择具有‎武断性。

实践中，最后的决定‎通常依赖于‎数据集比较‎和分析过程‎中结果是先‎验性还是仅‎仅为均数之‎间的两两>比较，依赖于总体‎数据集里结‎论一致的支‎持性证据的‎数量，依赖于以往‎该研究领域‎的惯例。

通常，许多的科学‎领域中产生‎P值的结果‎≤0.05被认为‎是统计学意‎义的边界线‎，但是这显著‎性水平还包‎含了相当高‎的犯错可能‎性。

结果0.05≥P>0.01被认为‎是具有统计‎学意义，而0.01≥P≥0.001被认‎为具有高度‎统计学意义‎。

但要注意这‎种分类仅仅‎是研究基础‎上非正规的‎判断常规。

所有的检验‎统计都是正‎态分布的吗‎并不完全如‎此，但大多数检‎验都直接或‎间接与之有‎关，可以从正态‎分布中推导‎出来，如t检验、F检验或卡‎方检验。

这些检验一‎般都要求：所分析变量‎在总体中呈‎正态分布，即满足所谓‎的正态假设‎。

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。

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、I、D参数的作用究竟是什么

在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器是应用最为广泛的一种自动控制器。

它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。

PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法，它的参数整定方式简便，结构改变灵活（PI、PD、…）。

1、PID是闭环控制算法因此要实现PID算法，必须在硬件上具有闭环控制，就是得有反馈。

比如控制一个电机的转速，就得有一个测量转速的传感器，并将结果反馈到控制路线上，下面也将以转速控制为例。

2、PID是比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法但并不是必须同时具备这三种算法，也可以是PD,PI,甚至只有P 算法控制。

我以前对于闭环控制的一个最朴素的想法就只有P控制，将当前结果反馈回来，再与目标相减，为正的话，就减速，为负的话就加速。

现在知道这只是最简单的闭环控制算法。

3、PID控制器结构▲ PID控制系统原理结构框图对偏差信号进行比例、积分和微分运算变换后形成一种控制规律。

“利用偏差，纠正偏差”。

4、模拟PID控制器▲模拟PID控制器结构图PID控制器的输入输出关系为：5、比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法各有作用比例，反应系统的基本(当前)偏差e(t)，系数大，可以加快调节，减小误差，但过大的比例使系统稳定性下降，甚至造成系统不稳定;积分，反应系统的累计偏差，使系统消除稳态误差，提高无差度，因为有误差，积分调节就进行，直至无误差;微分，反映系统偏差信号的变化率e(t)-e(t-1)，具有预见性，能预见偏差变化的趋势，产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，已被微分调节作用消除，因此可以改善系统的动态性能。

但是微分对噪声干扰有放大作用，加强微分对系统抗干扰不利。

积分和微分都不能单独起作用，必须与比例控制配合。

T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)

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，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。

通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。

倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。

相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。

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）就是出现目前样本这结果的机率。

2. 统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如p=0.05提示样本中变量关联有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，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。

）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

3. T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。

举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。

p值的计算公式

p值的计算公式P值是统计学中常用的指标，用于评估观察到的数据与假设之间的一致性。

它可以帮助研究人员判断观察结果是否具有统计学意义。

P 值的计算公式如下：P(观察结果|假设成立)其中，观察结果是指研究者观察到的数据，假设是指研究者设定的某种假设，如零假设或备择假设。

P值的计算过程是基于统计模型和假设进行的，具体的方法取决于研究设计和数据类型。

P值的大小表示观察结果与假设的一致性程度。

一般来说，P值越小，表示观察结果与假设的不一致程度越大。

当P值小于某个事先设定的显著性水平（通常为0.05）时，我们会拒绝原假设，认为观察结果具有统计学意义。

P值的计算过程可能涉及到一些复杂的统计方法，如t检验、卡方检验、方差分析等。

这些方法都是基于数学原理和统计分布的假设进行的，但在本文中，我们将避免使用数学公式或计算公式来描述具体的计算过程。

为了更好地理解P值的意义，我们可以通过一个例子来说明。

假设我们想研究某种新药物对病人的治疗效果。

我们将随机选择100名病人，将其中50名病人随机分配到接受新药物治疗的组别，另外50名病人则不接受治疗，作为对照组。

然后，我们记录每个病人的治疗结果，比较两组之间的差异。

假设我们的零假设是：新药物对病人的治疗效果没有影响，即两组之间的差异是由随机因素引起的。

我们观察到，在接受新药物治疗的组别中，有30名病人病情有所改善；而在对照组中，只有20名病人病情有所改善。

我们使用统计方法计算得到的P值为0.043。

根据通常的显著性水平0.05，我们可以判断出P值小于0.05，因此我们可以拒绝零假设，认为观察结果具有统计学意义。

这意味着我们有足够的证据来支持新药物对病人的治疗效果有所改善的观点。

需要注意的是，P值并不能告诉我们观察结果的大小或者实际效果的大小。

它只是用于评估观察结果与假设之间的一致性。

在实际研究中，我们还需要考虑其他因素，如样本大小、效应大小、研究设计的合理性等。

P值是统计学中常用的指标，用于评估观察到的数据与假设之间的一致性。

_临床试验中P值的意义及结果解读

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一文读懂：PID控制器的P、I、D表示的具体含义

1.1 PID 算法简介控制系统的设计目的是满足各种性能指标，当通过调节放大器增益不能全面满足性能要求时，就需要在系统中加入新的装置来补偿原来的系统性能，通常将这样的装置称为校正环节、补偿环节或者控制器，比如PID 。

1.2 PID 控制原理典型的PID 系统结构如图所示，由此得到系统输入输出关系式()()()()01t p d i de t u t K e t e t dt K K dt ⎡⎤=++⎢⎥⎣⎦⎰ (1) 其各部分参数作用如下：比例：反映调节系统的误差信号，增大系数，可加快系统的响应速度，减小稳态误差；积分：消除系统稳态误差，提高控制精度，系数越大，积分作用越弱；微分：反映误差的变化趋势，可加快系统的响应速度，缩短调节时间。

1.3 伺服电机三环控制原理一、运动伺服系统一般为三环控制系统，由内而外依次是电流环、速度环、位置环。

1、电流环电流环的输入是速度环通过PID调节后的输出，这个输出再与“电流反馈”做差在电流环内部进行PID调节后输入给电机。

“电流环输入”是电机的每相相电流；“电流环反馈”是驱动器内部的每相霍尔元件反馈而不是编码器的反馈。

2、速度环速度环的输入包括位置环通过PID调节后的输出和位置的设定输入，称为“速度设定”。

“速度设定”和“速度环反馈”做差并通过PID在速度环内做调节，输出便是电流环的输入，这里速度环的反馈来自于编码器的反馈值经过“速度运算器”得到的。

3、位置环位置环的输入是外部的脉冲，外部脉冲经过平滑滤波处理和电子齿轮计算后作为“位置设定”。

“位置设定”和来自编码器反馈的脉冲信号经过偏差计数器的计算后通过位置环PID 调节输出位置。

1.4PID算法的特点对被控对象的数学模型要求不高，所以对于建模困难的复杂系统而言，PID是不基于模型控制的可选方案。

调节方便，PID控制满足而二阶指数稳定，所以通过合理的选值调参，就能实现系统的稳定快速准确跟踪。

适用面广，目前PID依旧是工业界的主要控制方式。

统计分析_P值的含义

P值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。

了解p值的由来、计算和意义很有必要。

统计学意义（p值）（这是经理每次争论的焦点）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如p=提示样本中变量关联有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，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

如何判定结果具有真实的显著性在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。

换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。

实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。

通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。

结果≥p>被认为是具有统计学意义，而≥p≥被认为具有高度统计学意义。

但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。

所有的检验统计都是正态分布的吗？并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。

这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。

许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。

当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。

统计分析_P值的含义

统计分析_P值的含义P值是统计学中的一个重要概念，用于衡量统计样本结果与原假设之间的相似程度。

它是观察到的数据或更极端情况出现的概率。

P值的含义很重要，对于统计分析的结果解读和决策具有重要意义。

在统计假设检验中，研究者通常假设一种无关性或者零效应的原假设，然后通过收集和分析样本数据来判断该假设是否成立。

P值是用来判断观察到的结果是否在原假设的范围内的。

当P值较小（通常定义为小于0.05）时，我们通常认为观察到的结果在原假设下是非常罕见的，因此我们拒绝原假设。

当P值较大时，我们不能拒绝原假设，即我们认为观察到的结果是合理的，且在原假设的范围内。

P值的含义可以从以下几个方面来理解：1.P值是在原假设下，观察到的数据或更极端情况出现的概率。

P值越小，意味着观察到的数据在原假设下越为罕见，因此我们更倾向于拒绝原假设。

2.P值是作为决策的依据，用于确定是否需要拒绝原假设。

当P值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们拒绝原假设。

如果P值大于显著性水平，我们不能拒绝原假设。

3.P值的大小并不是与效应的重要性直接相关的。

只是反映了原假设下观察到的结果的罕见程度。

因此，即使P值很小，也不能直接说明效应的大小或实际重要性。

4.P值并不能提供关于原假设是正确还是错误的绝对证据。

当P值小于显著性水平时，我们拒绝原假设，并接受替代假设。

但不能确定替代假设是真实的，也可能是由其他原因导致的。

需要注意的是，P值不能代表概率。

它是在原假设前提下观察到的数据出现的概率，而不是控制条件下事件发生的概率。

因此，我们可以说P值是给定原假设的条件下观察到的结果的临界值。

此外，P值仅仅是统计显著性的一个指标，不能确定实际的效应大小。

虽然有时较小的P值可能意味着较大的效应，但不同的研究领域和实际问题可能需要不同的P值水平才能确定统计显著性。

因此，研究者需要综合考虑P值以及效应的大小、样本的大小和其他相关因素来进行结果的解释和决策。

总之，P值是统计分析中用于判断观察到的数据结果是否在原假设范围内的重要指标。

统计分析中关于p值得意义

T检验主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。

它是用T 分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。

目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。

计算公式：t统计量：自由度：df=n - 1适用条件：(1) 已知一个总体均数；(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；(3) 样本来自正态或近似正态总体。

T检验的步骤[2]1、建立虚无假设H0:μ1= μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异；2、计算统计量t值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法；1）如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量t 值的计算公式为：2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：3、根据自由度df=n-1，查t值表，找出规定的t理论值并进行比较。

理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。

不同自由度的显著水平理论值记为t(df)0.01和t(df)0.054、比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，依据下表给出的t值与差异显著性关系表作出判断。

差异非常显著差异显著5、根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。

假设是呈正态分布的独立的随机变量（随机变量的期望值是，方差是）。

令：为样本均值。

为样本方差。

它显示了数量呈正态分布并且均值和方差分别为0和1。

另一个相关数量T的概率密度函数是：等于n− 1。

T的分布称为t-分布。

参数一般被称为自由度。

是伽玛函数。

分布的矩为：假设数量A在当T呈t-分布（T的自由度为n− 1）满足这与是相同的A是这个概率分布的第95个百分点那么等价于因此μ的90%置信区间为：下表列出了自由度为的t-分布的单侧和双侧区间值。

例如，当样本数量n=5时，则自由度=4，我们就可以查找表中以4开头的行。

该行第5列值为2.132，对应的单侧值为95%（双侧值为90%）。

[医药]统计分析_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。

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。

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P值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。

卡方检验p值意义

卡方检验p值意义卡方检验是一种用于确定观察到的数据与理论预期之间的差异是否显著的统计方法。

P值是卡方检验的一个重要结果，它用于衡量观察到的数据与理论预期之间的差异有多大。

本文将详细介绍卡方检验和P值的意义。

卡方检验是一种在分类数据分析中经常使用的非参数检验方法，它用于比较观察到的数据与理论预期之间的差异。

在使用卡方检验之前，我们需要先确定类别变量的观察频数和理论预期频数。

观察频数是指在实际调查或实验中，观察到的在各个类别中的样本数量。

理论预期频数是指根据其中一种假设或模型计算得到的各个类别中的预期样本数量。

卡方检验的目标是确定观察频数与理论预期频数之间的差异是否显著。

卡方检验的基本思想是利用观察频数和理论预期频数之间的差异计算一个统计量，称为卡方统计量。

卡方统计量的计算方法是将观察频数与理论预期频数之间的差异进行平方，然后除以理论预期频数，最后对所有类别求和。

卡方统计量的值越大，观察频数与理论预期频数之间的差异越大。

卡方检验的关键是确定卡方统计量的分布。

当观察频数与理论预期频数的差异很小时，卡方统计量近似服从自由度为(k-1)的卡方分布，其中k是类别的数量。

自由度是卡方分布的一个参数，它决定了卡方统计量的取值范围。

通过查表或利用统计软件，可以计算卡方统计量在给定自由度下的P值。

P值是指观察到的数据与理论预期之间的差异至少达到或超过实际观察到的差异的概率。

P值越小，观察到的差异与理论预期之间的差异越大，即观察数据与理论模型之间的不符合程度越显著。

通常情况下，当P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们会拒绝原假设（即观察数据与理论预期一致），并认为观察数据与理论模型之间存在显著差异。

反之，当P值大于显著性水平时，我们无法拒绝原假设。

总之，卡方检验是一种用于确定观察数据与理论预期之间差异是否显著的方法，而P值则用于衡量观察数据与理论模型之间的不符合程度的大小。

通过卡方检验和P值，我们可以判断其中一种因素对分类数据的影响是否显著，从而做出相应的统计推断和决策。

统计学P值的意义

急请问统计学P值的意义，谢谢悬赏分：25 - 解决时间：2009-4-1 05:11P<0.05叫有统计学意义还是有显著性差异，P<0.01呢，P<0.001呢怎么去分析，还有为什么取0.001，0.01，0.05啊，请简明清楚扼要回答，谢谢大侠。

问题补充：可以说P<0.05叫有统计学意义或有显著性差异，P<0.01有非常显著性差异吗，P<0.001怎么说，“它的意思就是说如果有100个去统计这个结果，可能有95个人和我这个统计结果是一样的”可以理解为，“我做的这个统计做100遍，95遍都是这个结果，只有5 遍是例外？提问者：匿名最佳答案统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如p=0.05提示样本中变量关联有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，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。

换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。

通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。

统计学P值的意义

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如p=0.05提示样本中变量关联有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，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。

换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。

通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。

p值统计学意义

p值统计学意义P值统计学是一种常用的统计技术，用于确定一个统计结果是否真实存在，它可以帮助研究者分析研究结果，从而得出一系列有价值的结论。

P值统计学也称为显著性测试或检验，它是一种科学分析技术，它可以帮助研究者判断两个研究组之间是否存在显著性差异，也就是研究结果可能是真实存在的差异，而不是随机噪声产生的差异。

P值是一个可以不断变化的概率值，它反映的是一个抽样的可能性度量，即某个特定抽样是否可以接受。

P值的定义如下：P值是检验假设的能力，通过计算出现实验结果的概率，它是一个量化的假设测试的结果。

通常情况下，P值表达的是，如果假设是正确的，抽样结果会出现多少概率。

一般来说，P值越小，说明抽样结果越可靠，也就是说，假设更有可能是正确的。

P值统计学是一种用于测试假设事实统计学的技术。

研究者假设一个问题后，可以通过P值检验来判断这一假设是否值得采纳。

如果P值小于某个阈值（一般为0.05或0.01），则说明该假设可以被接受；如果P值大于某个阈值，则说明该假设不能被接受。

P值统计学用于评估假设事实统计学。

P值统计学在临床研究领域中也经常使用，用于判断一个治疗方案是否有效。

例如，在一项临床研究中，如果治疗组的患者比对照组的患者恢复得更快，则可以用P值来证明治疗的有效性。

若P值小于阈值，则说明治疗有效，若P值大于阈值，则说明治疗无效。

P值统计学也可以用于确定特定的语言表达是否有显著的差异，或者特定的政策是否有显著的效果。

如果P值小于阈值，则说明这种表达或政策有显著的差异或效果；如果P值大于阈值，则说明这种表达或政策没有显著的差异或效果。

P值统计学是一种统计技术，通过计算假设抽样结果出现的概率，从而判断假设是否值得采纳，以及特定表达或政策是否有显著的效果。

P值统计学是一种非常强大的技术，它可以帮助研究者去验证和确认研究结果，从而得出一系列有价值的结论。