假设检验中的P值怎样计算呢
发表时间：2024-07-25 11:23:04
来源：网友投稿
P值的计算：
一般地用X表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X小于样本统计值C的概率，即：P=P{X<C}
右侧检验的P值为检验统计量X大于样本统计值C的概率：P=P{X>C}
双侧检验的P值为检验统计量X落在样本统计值C为端点的尾部区域内的概率的2倍：P=2P{X>C}(当C位于分布曲线的右端时)或P=2P{XC}。
p值的计算公式：
=2[1-φ(z0)]
当被测假设h1为
p不等于p0时；
=1-φ(z0)
当被测假设h1为
p大于p0时；
=φ(z0)
当被测假设h1为
p小于p0时；
其中φ(z0)要查表得到。
z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)
最后当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之则不能否定假设。
注意这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。
没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值
统计学上规定的p值意义：
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
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