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用wps进行p值计算 | 用excel计算p值
2022-09-26 19:07:00
1.如何用excel计算p值
P(T<=t)
单尾
9.71817E-49
P(T<=t)
双尾
1.94363E-48
这就是P值啊,9.71817E-49就是9.71817*10^(-49),这个P值很小,是拒绝原假设的P值
1、打开excel表格,输入需要的两组数据。
2、选择一个空白表格,选择函数fx,类别选择:统计。
3、选择TTEST,点击第一组数值,拖动鼠标把第一组方框数据选中。同样点击第二组数值选中第二组方框数据。
4、尾数和类型都输入“2”,点击确认即可。如果P小于O.01,说明这两组数据是极显著差异性。
5、如果P值0.01-0.05说明这两组数据是显著差异性。如果P值大于0.05说明这两组数据是非显著差异性。
2.P值如何计算
简介
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P 值( P-Value,Probability,Pr),P 值是进行检验决策的另一个依据。 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 为显著, P <0.01 为非常显著,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。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机率。 P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大,这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
下面的内容列出了P值计算方法
(1) P值是: 1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) 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) 。若X 服从正态分布和t分布,其分布曲线是关于纵轴对称的,故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论: 如果α > P 值,则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值,则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中,当α = P 值时,也即统计量的值C 刚好等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验。 整理自: 樊冬梅,假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报,2002,韩志霞, 张 玲,P 值检验和假设检验。边疆经济与文化,2006中国航天工业医药,1999
P值是怎么来的
从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致; ⑵、这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同。 如何判断是那种原因呢?统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是: ⑴、建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平(0.05或0.01),决定接受还是拒绝H0。如果P>0.05,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0;如果P
统计学上规定的P值意义见下表
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
PP
注意要点
理解P值,下述几点必须注意: ⑴P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意义,并不表示差别大小。因此,与对照组相比,C药取得P0.05时,差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中,更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示,也可以计算出确切的P值,有人用P
3.P值怎么计算
假设第一组野生型的患病率是p1,第二组是p2
所以你的原假设就是p1=p2
枢轴变量T = (实际比例1-实际比例2)/根号(方差1+方差2) ~ N(0,1) 标准正态分布
实际比例1=36/185
实际比例2=12/65
方差1=实际比例1*(1-实际比例1)/n1=36/185*149/185*1/185=0.0008471
方差2=实际比例2*(1-实际比例2)/n2=12/65*53/65*1/65=0.002316
T=0.1774 查正态分布表得到P值是:2*(1-0.5675)=0.8650 没有差异,完全没有差异
为何*2?因为你的原假设是p1=p2 是双侧检验
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