论文中的p值怎么算

论文中的p值怎么算

在统计学中，P值（概率值）用于衡量在零假设（H0）为真的情况下，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。计算P值的步骤通常如下：

确定检验统计量 ：根据所采用的统计检验方法，计算出一个检验统计量（如t值、z值等）。

确定分布：

根据检验统计量的分布（如正态分布、t分布等），确定其概率密度函数。

计算P值

对于双边检验，P值是检验统计量小于或等于实际观测值的概率的两倍（即`P值 = 2 * （1 - Φ（|z值|））`）。

对于单边检验，P值是检验统计量小于或等于实际观测值的概率（即`P值 = 1 - Φ（z值）`）。

其中，`Φ`是标准正态分布的累积分布函数（CDF）。

比较P值与显著性水平：

通常将计算出的P值与预设的显著性水平（如0.05）进行比较。如果P值小于或等于显著性水平，则拒绝零假设，认为结果具有统计学意义；否则，接受零假设，认为结果不具有统计学意义。

请注意，P值是一个概率值，它表示在原假设成立的前提下，观察到的样本数据或更极端情况出现的可能性。P值越小，意味着在原假设成立的情况下，观察到的样本数据或更极端情况出现的可能性越小，因此拒绝原假设的证据越强