p值计算公式表，薪酬百分比公式

1、左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μμ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于按照实质上观测样本数据计算得到的检验统计量值的可能性，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)

2、右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μμ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于按照实质上观测样本数据计算得到的检验统计量值的可能性，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)

3、双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于按照实质上观测样本数据计算得到的检验统计量值的可能性，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

1、计算公式,P值绩效工资=个人P值/部门平均P值*百分之100*500元,部门平均P值,以全部转正员工的P值取平均值得到，。

2、考查意义,达到公平公正,能者多得,P值高的同事,其底薪将会高出不少,譬如目前上宫庄不少同事实质上底薪都达到2023左右了，, 3、统计有关,次月20日左右,由互联网营销部按照“签收业绩数据”统一统计，单均、转化率的计算,并不是只按商务通业绩数据计算,而是按除了“奖励订单”及“批发订单”,即按批发价销售,折扣超过常见的订单，之外的全部“自主订单数据”来计算。

4、工资发放,因为订单签收需一定时间,故此，只可以分发放放,每月15号左右先发放上月的非P值绩效考查的基本工资,加班工资仍然按加上绩效基数500元的总额来计算，,P值绩效部分,会在25号左右发放提成时一起发放,

5、参加对象,已经转正的员工,试用期不参加，。

P值是用来判断假设检验结果的一个参数，也可按照不一样的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher第一提出。

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果产生的可能性。假设P值很小，说明原假设情况的出现的可能性很小，而假设产生了，按照小可能性原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总而言之，P值越小，表达结果越显著。但是，检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需我们自己按照P值的大小和实质上问题来处理。

P值即可能性，反映某一事件出现的概率大小。统计学按照显著性检验方式所得到的P值，大多数情况下以P0.05为显著，P0.01为很显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的可能性小于0.05或0.01。

其实，P值不可以赋予数据任何重要性，只可以说明某事件出现的机率。P0.01时样本间的差异比P0.05时更大，这样的说法是错误的。统计结果中显示PrF，也可以写成Pr(F)，P=P{F0.05F}或P=P{F0.01F}。下面的主要内容列出了P值计算方式。

(1)P值是：

1)一种可能性，一种在原假设为真的前提下产生观察样本还有更极端情况的可能性。

2)拒绝原假设的小显著性水平。

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不是应该拒绝原假设的另一种方式。

(2)P值的计算：

大多数情况下地，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，按照检验统计量X的详细分布，可得出P值。

详细地说:左侧检验的P值为检验统计量X小于样本统计值C的可能性，即=P{XC}右侧检验的P值为检验统计量X大于样本统计值C的可能性=P{XC}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可能性的2倍:P=2P{XC}(当C位于分布曲线的右端时)或P=2P{XC}(当C位于分布曲线的左端时)。

若X服从正态分布和t分布，其分布曲线是有关纵轴对称的，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:假设αP值，则在显著性水平α下拒绝原假设。

假设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，可增多样本容量，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，2023，韩志霞,张玲，P值检验和假设检验。边疆经济与文化，2023中国航天工业医药,1999P值是咋来的从某整体中抽⑴、这一样本是由该整体抽出，他们之间的区别是由抽样误差所致；

⑵、这一样本不是从该整体抽出，故此，带来一定不一样。如何判断是那种因素呢？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药的疗效是不是相等，则假设两组样本来自同一整体，即A药的整体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差导致的碰巧产生的。

⑵、选择一定程度上的统计方式计算H0成立的概率即可能性有多大，可能性用P值表示。

⑶、按照选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。

假设P＞0.05，不可以否定“差别由抽样误差导致”，则接受H0；假设P＜0.05或P＜0.01，可以觉得差别不由抽样误差导致，可以拒绝H0，则可以接受令一种概率的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不一样的整体，故此，两药疗效有差别。统计学上规定的P值意义见下表P值碰巧的可能性对无效假设统计意义P＞0.05碰巧产生的概率大于5%不可以否定无效假设两组差别无显著意义P＜0.05碰巧产生的概率小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义P＜0.01碰巧产生的概率小于1%可以否定无效假设两者差别有很显著意义理解P值，下述几点一定要注意：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，依然不会表示差别大小。因为这个原因，与对照组相比，C药获取P＜0.05，D药获取P＜0.01依然不会表示D的药效比C强。⑵P＞0.05时，差异无显著意义，按照统计学原理就可以清楚的知道，不可以否认无效假设，但依然不会觉得无效假设肯定成立。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”一样的做法是缺少统计学依据的。⑶统计学主要用上面说的三种P值表示，也可计算出确切的P值，有人用P＜0.001，无此必要。⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还需要按照专业知识。样所得的样本，其统计量会与整体参数带来一定不一样，这可能是因为两种因素[ts]kokofu于2023-3-2522:12补充以下内容[/ts]其实生物统计原理根据此……呵呵。

1. P值可以指示数据与一个给定模型的不相容程度。（P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model.）

我们根据一系列的假设建立的模型称为原假设；我们同时还会建立零假设（null hypothsis），即指某种我们想要检测的效应不存在，比如两组无差，或者某个因子与结果无关。P值越小，说明数据与零假设当中越不相容。这里的不相容，可以解释为对零假设的存疑程度。

2. P值不可以衡量某假设为真的可能性，也不可以衡量数据仅由随机原因导致的可能性。（P-values do not measure the probability that the studied hypothesis is true, or the probability that the data were produced by random chance alone.）

尽管研究者经常期望计算出零假设是不是为真，或是算出观测结果仅由随机事件导致的可能性，但P值的作用并非这个，P值只解释数据与假设当中的关系，它依然不会解释假设本身。

3. 科学结论、商业决策或政策制定，不应只主要还是看P值是不是达到了一个给定标准。（Scientific conclusions and business or policy decisions should not be based only on whether a p-value passes a specific threshold. ）

为了给某种科学主张或论断提供佐证而把数据分析或科学评估[我怀疑“还原”这个词是不是有点不准确，但我可以理解，“简化”？]简化成一种机械性的规则（比如p

4. 研究者需对研究进行完整的报告、保证透明度，才可以做出合理的推论。（Proper inference requires full reporting and transparency. ）

研究者不应选择地报道P值和有关的统计分析。某一个研究可能使用了好几种分析方式，而研究者只报告这当中的一些（非常是那些满足标准的），这个问题就让P 值很难解释。但凡是研究者按照统计结果选择性地展示对应的方式，而读者对这一依然不会知情，结果的有效性就打了折扣。研究者应该展示研究途中检验过的假设的数量、数据收集的方式、全部使用过的统计方式和对应的P值。

5. P值或统计显著性依然不会能衡量效应的大小和结果的重要性。（A p-value, or statistical significance, does not measure the size of an effect or the importance of a result. ）

某一个个结果的统计显著性依然不会代表其在科学、人文的或者经济上的重要性。P值小依然不会算是效应更加重要，P值大也不代表不重要或没有效应。不管某个效应的影响有多小，当样本量足够大或测量精度足够高时，还是能够得到小的P值。针对一样的效应，当测量精度不一样时，得到不一样的P值也会不一样。

6. P值本身依然不会能衡量模型或假设的可信度。（By itself, a p-value does not provide a good measure of evidence regarding a model or hypothesis.）

研究者应该意识到，在没有一定的背景时，P值能提供的信息很有限。接近0.05的P值只可以为反驳零假设提供很弱的证据。同样的，相对大的P值也未必算是证据就偏向支持零假设，还是有不少其他的假设可能致使现有的结果。





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；

这当中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

后，当P值小于某个显著参数时我们完全就能够否定假设。反之，则不可以否定假设。

实验条件，即不一样的处理导致的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

1、第一打开excel软件，输入需比较的两组数据，选中任一空白单元格作为P值的计算单元格，点击上方函数fx。

2、在插入函数的界面中的“或选择类别”选项中选择“统计”。

3、在“选择函数”中找到“TTEST”选中，并点击确定。

4、在函数参数对话框中，点击第一组数据后面的标识符选择数据。选中第一组数据后选中参数函数按enter键。

5、重复上面说的操作，选中第二组数值。尾数还有类型都选择2，点击确定。

6、这样就把P值得出来了。若P＜0.01，则两组数据是极显著差异性；若0.01＜P＜0.05，则两组数据是显著差异性；若P＞0.05，则两组数据是非显著差异性。

1、P值大小大多数情况下是指两组数据当中的差异性，即为“极显著差异性”、“显著差异性”或”非显著差异性”。P值的大小完全就能够判断。详细步骤请看下方具体内容：打开excel软件，输入需比较的两组数据。

2、选中任一空白单元格作为P值的计算单元格，点击上方函数fx。

3、在插入函数的界面中的“或选择类别”选项中选择“统计”。

4、在“选择函数”中找到“TTEST”选中，并点击确定。

5、在函数参数对话框中，点击第一组数据后面的标识符选择数据。

6、选中第一组数据后选中参数函数按enter键。

7、重复上面说的操作，选中第二组数值。

8、尾数还有类型都选择2，点击确定。

9、这样就把P值得出来了。

P值即可能性，反映某一事件出现的概率大小。

不一样的P数值所表达的含义也是明显不同的。

统计学按照显著性检验方式所得到的P 值，大多数情况下以P 0.05 为有统计学差异， P0.01 为有显著统计学差异，P0.001为有非常显著的统计学差异。

其含义是样本间的差异由抽样误差所致的可能性小于0.05 、0.01、0.001。其实，P值不可以赋予数据任何重要性，只可以说明某事件出现的几率。统计结果中显示Pr F，也可以写成Pr( F)，P = P{ F0.05 F}或P = P{ F0.01 F}。