1樓：天蠍大山的子孫
p值(p value)就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
r·a·fisher(1890-1962)作為一代假設檢驗理論的創立者，在假設檢驗中首先提出p值的概念。他認為假設檢驗是一種程式，研究人員依照這一程式可以對某一總體引數形成一種判斷。也就是說，他認為假設檢驗是資料分析的一種形式，是人們在研究中加入的主觀資訊。
(當時這一觀點遭到了neyman-pearson的反對，他們認為假設檢驗是一種方法，決策者在不確定的條件下進行運作，利用這一方法可以在兩種可能中作出明確的選擇，而同時又要控制錯誤發生的概率。這兩種方法進行長期且痛苦的論戰。雖然fisher的這一觀點同樣也遭到了現代統計學家的反對，但是他對現代假設檢驗的發展作出了巨大的貢獻。
)fisher的具體做法是:
假定某一引數的取值。
選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或z 統計量) ，該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。
從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率p值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。
如果p<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的引數取值。
如果0.01如果p值》0.05，說明結果更傾向於接受假定的引數取值。
可是，那個年代，由於硬體的問題，計算p值並非易事，人們就採用了統計量檢驗方法，也就是我們最初學的t值和t臨界值比較的方法。統計檢驗法是在檢驗之前確定顯著性水平α，也就是說事先確定了拒絕域。但是，如果選中相同的α，所有檢驗結論的可靠性都一樣，無法給出觀測資料與原假設之間之間不一致程度的精確度量。
只要統計量落在拒絕域，假設的結果都是一樣，即結果顯著。但實際上，統計量落在拒絕域不同的地方，實際上的顯著性有較大的差異。
因此，隨著計算機的發展，p值的計算不再是個難題，使得p值變成最常用的統計指標之一。
eviews軟體檢驗結果中的p值各是什麼意思
2樓：沈偉棟
p值指拒絕原假設
所需要的最低置信水平。
舉例：假如p=0.1，那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設，如果置信水平高於0.1，比如0.05，則只能接受原假設。
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值就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
擴充套件資料
假定某一引數的取值。選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或z 統計量) ，該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。
從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率p值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。
如果p<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的引數取值。
如果0.01如果p值》0.05，說明結果更傾向於接受假定的引數取值。
3樓：匿名使用者
無論是什麼假設檢驗，p值的含義都可以這樣理解：它是指拒絕原假設所需要的最低置信水平。比如p=0.
1，那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設，如果置信水平高於0.1，比如0.
05，則只能接受原假設。
統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
4樓：不是苦瓜是什麼
1、t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（n<30），總體標準
差σ未知的正態分佈資料。
計算：t的檢驗是雙側檢驗，只要t值的絕對值大於臨界值就是不拒絕原假設。
2、p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。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。
計算：概率定義為：p(a)=m/n，其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件a包含的試驗基本結果數。
統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關係的科學。它是通過蒐集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方**科學。由於統計學的定量研究具有客觀、準確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。
5樓：匿名使用者
簡單地說，t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標， 例如不良貸款y對貸款餘額的估計方程x的迴歸估計方程為:y=-0.8+0.
03x,那麼這個方程的係數0.03是否在統計上有意義呢？是否貸款餘額沒增加1個單位，不良貸款就要增加0.
03個單位呢？那麼可以通過計算其t值和p值來判斷，經計算t=7.5,p=0.
000，根據假設檢驗的相關知識，可以判斷這個方程式有意義的。
我認為，要想把它弄清楚，還是需要找本統計學原理的書看看好
6樓：東哥
,t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標。
p值就是拒絕原假設的最小alpha值嘛，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分佈來算p值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));
單邊檢驗的話，應該是1-probnorm(z);
具體問題具體分析，不同的檢驗方法求p值方法也不一樣，統計的書上肯定都有；t值計算方法相似。
7樓：匿名使用者
統計學中t值p值是什麼意思，怎麼計算統計學中的批直系踢值他的統計表去計算。
8樓：甲殼蟲知道多
最通俗的來講，p值代表原假設成立的概率，所以p值越小代表原假設越不成立，所以可以拒絕原假設。一般p值小於等於5%就可以視為原假設大概率不成立了。
9樓：忽悠村——村長
1：t 這是數理統計中的一種統計量 t統計量
2:而統計量指不含未知引數的樣本函式。如樣本x
10樓：匿名使用者
正態分佈中的引數
p=正態分佈函式（）
t是其逆函式
如p(0)=0.5
卡西歐計算器上就有這功能
如何求p值，p值到底是啥。。。 150
11樓：您輸入了違法字
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。
計算方法
為理解p值的計算過程，用z表示檢驗的統計量，zc表示根據樣本資料計算得到的檢驗統計量值。
左側檢驗
p值是當
時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
右側檢驗
p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
雙側檢驗
p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
12樓：一生有你
簡介假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值( p-value，probability，pr)，p 值是進行檢驗決策的另一個依據。 p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.
05 或0.01。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機率。
p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。
統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
下面的內容列出了p值計算方法
(1) p值是： 1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。 2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的) 顯著性水平。 4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。 (2) p 值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分佈，可求出p 值。具體地說: 左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即:
p = p 右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率:p = p 雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍: p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。 計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論: 如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。 整理自：
樊冬梅，假設檢驗中的p值. 鄭州經濟管理幹部學院學報，2002，韓志霞, 張 玲，p 值檢驗和假設檢驗。邊疆經濟與文化，2006中國航天工業醫藥,1999
p值是怎麼來的
從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。
其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01），決定接受還是拒絕h0。如果p＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
統計學上規定的p值意義見下表
p值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
p＞0.05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
p＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
p ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義
注意要點
理解p值，下述幾點必須注意： ⑴p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p＜0.
05，d藥取得p ＜0.01並不表示d的藥效比c強。 ⑵ p＞0.
05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。
⑶統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p ＜0.001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。
判斷差別還要根據專業知識。樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因
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