问：统计学中的P值应该怎么计算？
答：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
答：P值的计算公式是 =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（常用0.05，标记为α
问：假设检验p值计算公式？
答：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{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
问：统计学中的“P”值是什么意思?怎么计算?
今天看到有个保健品珍奥核酸上说他的人体实验有中P值>0.05(好象是这样说的)我不知道是什么意思,就问何意,他们说是P值,但都说不清楚到底是什么意思,只知道是统计学中的词,我想问下谁知道这个词的意思.如何计算
答：P 值是反映某一事件发生的可能性大小，即概率。一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著。P(A)= 。n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数
答：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
答：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。 统计学根据显著性检验方法所得到的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为有极其显著的统计学差异。
答：统计学中P一般指概率。 以古典概率模型为例，概率的计算方法为： 古典定义 如果一个试验满足两条： （1）试验只有有限个基本结果； （2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。 这样的试验便是古典试验
答：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
问：统计学的方差分析表中，p值怎么计算呀？有没有公式或者什么？
答：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。 P值的计算公式是 =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
答： 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
答：P值=P(F>F0)，其中F是服从F分布分布的随机变量，F0是根据样本计算出来的F统计量的值
答：目前手工计算比较复杂，不要求的，一般用计算机比较方便。
问：统计中t检验法中P值该怎样计算？
答：P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的。通过直接比较P值与给定的显著性水平a的大小就可以知道是否拒绝假设，显然这就代替了比较检验统计量的值与临界值的大小的方法。 而
答：一般使用专业统计软件如SAS、SPSS等计算，也可使用Excel的数据分析功能中相应的t检验计算得到，也非常简便易学
答：众所周知在统计学中想要用这一个特征公式来验证他们的数值，是非常方便可以操作的一个过程。
问：p值小于多少算显著？
答：根据费希尔的理论，当p值小于0.05时在统计上是显著的，一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平。但具体来说，还应根据预先设定的显著性水平来判断。 显著性水平与P 值的区别： 1、表示含义不同： （1）显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。 （2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。 2、取值含义不同： （1）显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05
