1樓：匿名使用者
統計學中，t值是樣本數量小的精度值，需要查表給出。p是精度值，由計算得來。樣本數越多，p值越大，但不會超過1，在0至之間。
統計學中的p值代表什麼？
2樓：mua小婷
我儘量用形象的語言說 p值越小 說明犯第一類錯誤的概率越小 你越可以推翻傳統的、保守的觀點 越可以接受新提出的、感興趣的觀點。
什麼是第一類錯誤 統計上把保守的、傳統的觀點作為原假設 新穎的、感興趣的、想去論證的觀點作為備擇假設 就好比一個犯罪嫌疑人 在沒有確鑿的證據前都只能以他無罪為原假設 因為一個人無罪判他有罪 比 有罪判無罪 的後果嚴重的多 大家都不願被冤枉 所以推廣開來 你想證明一班的成績比二班好 原假設就設為一班二班成績相同 備擇假設就設為一班比二班成績好 若得出的p值較小 一般以作為臨界值 比小就可以接受一班成績比二班好的事實 若比大就說明沒有足夠證據證明一班成績比二班好 保守起見拒絕備擇假設 接受原假設純手打。
3樓：lzpd藍色天空
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。
在許多研究領域，的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果》被認為是具有統計學意義，而被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
4樓：匿名使用者
我也在找，在找醫療方面的p值演算法。
5樓：顏媚焉盼丹
滿意率的p=滿意數/樣本量。
在這個題目中p1=第一組中滿意人數/第一組總人數。
統計t值和p值的關係,統計學中t值和p值是什麼意思
6樓：正香教育
值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。
2.統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p值，一般以p小於零點零五為有統計學差異， p小於0點01 為有顯著統計學差異，p小於0點001為有極其顯著的統計學差異。
3.其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0點點00點001。
4.實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的幾率； t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗，t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
5.它和f檢驗、卡方檢驗並列。
統計學p值的含義是什麼？
7樓：霓脦那些
p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。由r·a·fisher首先提出。
p值（p value）就是當原假設為真時，比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
定義。p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測資料相同，或甚至更大這一事件發生的概率。
換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。p值若與選定顯著性水平（或相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。
p值是一個服從正態分佈的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
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