如何评价统计学意义（p值）和结论（z值）？

2024-05-16 17:38

1. 如何评价统计学意义（p值）和结论（z值）？

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。
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。

相关观念
为了将统计学应用到科学，工业以及社会问题上，我们由研究母体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成；由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。
推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定），对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。
以上内容参考：百度百科-统计学

如何评价统计学意义（p值）和结论（z值）？

2. 统计学求p值 跪求解答

原假设是没有发生变化。
若你的计算过程正确，得到的x^2=14，自由度是df=k-1=4，那么p值就是p(C>=14)，其中C是服从自由度为df的卡方分布的随机变量。
用EXCEL计算，用公式‘’=CHISQ.DIST.RT(14,4)‘，得到概率值为0.007295，即为所求p值。
用R计算：pchisq(14,4,lower.tail=FALSE)，也能得到同样的结果。
p值小于0.1，因此，拒绝原假设，即在0.1的显著性水平下，认为现在的情况与经验数据相比发生了变化。

3. 知道求统计学P值。

这道题简单，用两独立样本的卡方检验来分析两个样本率之间的差别有无统计学意义。
详细过程步骤：
用spss软件完成。
首先建立数据文件加权。
        
                       
   2.如图所示。
        
   3.选择crosstabs，如下图。
       
  4.单击statistics,选择chi-square。然后continue.
                            
      5.返回步骤3，单击ok。结果如下：
             
               
          6.结果解析。读第一条结果：卡方值为8.620，p=0.003。按照a=0.05的水准，拒绝H0(H0：两组样本的完工率相等。)，接受H1(H1：两种样本的完工率不相等。)，差异有统计学意义。鉴于A组完工率为75%，B组完工率为41.7%，可以认为A组完工率高于B组。
           7.解答到此结束，祝您好运！

知道求统计学P值。

4. 统计学中p值怎么计算

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。【摘要】
统计学中p值怎么计算【提问】
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。【回答】
统计学使用P值来代表前面提到的"理论假设被否定的可能性"。科学研究往往会选取与理论提出的假设相对的情况作为"证伪对象"——即尝试证实"这种与我的观点相对的假设"不大可能发生，这种用来当"靶子"的假设在统计学中被称为"零假设"（又叫"原假设"，或者"虚无假设"，通常用H0表示，英文Null Hypothesis），通俗地说即：靶子被打倒，研究即成立。所以，P值通常被用于在假设检验中描述某理论假设的有效性，通常理论的反面会被设为"零假设"。例如：我认为"读者阅读完本文的耗时大于10分钟"，其零假设便是"……读完本文的耗时小于10分钟"。因此我们只需要证明零假设发生几率相当小，那就可以说明我的说法是可信的。反之，只要证明我的说法的发生几率大到某个程度也可以证明我的理论。【回答】
较小的P值（通常≤0.05）表示实验结果是零假设不成立的有力证据，因此零假设可以比较可信地推翻。· 较大的P值（> 0.05）表示反对零假设的证据不充分，意味着零假设成立的几率偏大。· 极接近临界值（0.05）的P值被认为是边际性的（这有点信不信由你的味道）。【回答】

5. 统计学z值计算公式

 Z值的计算公式为：Z=（x-µ）/σ。其中：x-某一特征值；μ-总体均值；σ-总体的标准差。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。  
     
   Z值的计算公式   Z值是某一特征值与均值之间标准偏差的数量，其是一个相对量。Z值的计算公式为：Z=（x-µ）/σ。其中：x-某一特征值；μ-总体均值；σ-总体的标准差。
   在实际中都是通过抽样来估计总体，则
   Z值的计算公式变化为：z=(x-x)/s。
   其中：x-某一特征值；x-样本均值；s-样本的标准差。
   如果一个过程仅有单侧公差时，则：
   ZUSL=(USL-µ)/σ
   ZLSL=(µ-LSL)/σ
   其中：USL-上规范线；LSL-下规范线；μ-总体均值；σ-总体的标准差。
   统计学统计方法   统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量（名目、顺序、等距、等比）在统计过程中具有不等的实用性 。
   等比尺度拥有零值及资料间的距离是相等被定义的；
   等距尺度资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）；
   顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上；
   名目尺度的测量值则不具量的意义。

统计学z值计算公式

6. 统计学求p值 跪求解答

原假设是没有发生变化。
若你的计算过程正确，得到的x^2=14，自由度是df=k-1=4，那么p值就是p(C>=14)，其中C是服从自由度为df的卡方分布的随机变量。
用EXCEL计算，用公式‘’=CHISQ.DIST.RT(14,4)‘，得到概率值为0.007295，即为所求p值。
用R计算：pchisq(14,4,lower.tail=FALSE)，也能得到同样的结果。
p值小于0.1，因此，拒绝原假设，即在0.1的显著性水平下，认为现在的情况与经验数据相比发生了变化。

7. 统计学P值如何计算

　　P值来源于六西格玛管理，是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
　　一、意义
　　P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。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。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
　　二、计算
　　为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
　　左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
　　P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
　　右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
　　P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)
　　双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
　　P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

统计学P值如何计算

8. 如何理解和运用p统计值

在SPSS
软件中，运算结果中也经常有p统计值给出。这里的p统计值实际上是一个与统计假设检验相联
系的概率。
专业的定义是：p统计值是在零假设成立的情况下，检验统计量的取值等于或超过所观察到
的值的概率，从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平。
例如，当你在文献中见到p<0.05的表述时，意味着如果给定一个真实的零假设，那么检验
统计量的取值等于或超过实际观察到的极端值的概率为0.05。大多数学者都把这一结果解释为
支持你否定零假设而接受替代假设的证据。有学者称p统计值为“实验使零假设相信者感到吃惊
的程度的度量”。p统计值越小，零假设相信者吃惊的程度越高。
我的理解是：“p统计值是对零假设者的支持率或支持程度”，这样比较好理解和记忆。p
统计值越小，就越不支持零假设者。在0.05的显著水平下，如果p<0.05，我们就可以否定零假
设。
有了计算机输出的p统计值，我们可以直接用它来替代F值或t值进行检验，而不必去查有
关统计表和比较临界值了。例如下面是使用SPSS进行多元回归的结果，我们要检验模型的显著
性和各变量系数的显著性。
在ANOVB节中，sig.就是p统计值，p=0.015<0.05，因此回归方程整体上显著；在coefficients
节中，x1、x3的p统计值大于0.05，不显著，只有x2的p统计值小于0.05，具有显著性。
到
的值的概率，从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平。
例如，当你在文献中见到p<0.05的表述时，意味着如果给定一个真实的零假设，那么检验
统计量的取值等于或超过实际观察到的极端值的概率为0.05。大多数学者都把这一结果解释为
支持你否定零假设而接受替代假设的证据。有学者称p统计值为“实验使零假设相信者感到吃惊
的程度的度量”。p统计值越小，零假设相信者吃惊的程度越高。
我的理解是：“p统计值是对零假设者的支持率或支持程度”，这样比较好理解和记忆。p
统计值越小，就越不支持零假设者。
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