P和A的关系，a和p关系代表什么意思啊

P和A的关系？

医学统计学在假设检验中,p值和a的关系

p值是可能性的大小，a是我们假定的一个区间，大多数情况下情况下我们假定a=0.05。他们的关系可以通过下面的例子来说明例如我们用最基本的正态分布检验。

假设：H1：某组数据的分布与正态分布无明显不同H2：某组数据的分布与正态分布有差异a=0.05假设p0.05,则接受H1，拒绝H2，

结论：某组数据的分布满足正态分布假设p005, 则接受H2，拒绝H1，结论：某组数据的分布不满足正态分布

a和p关系代表什么意思？

医学统计学在假设检验中,p值和a的关系

p值是可能性的大小，a是我们假定的一个区间，大多数情况下情况下我们假定a=0.05。他们的关系可以通过下面的例子来说明例如我们用最基本的正态分布检验。

假设：H1：某组数据的分布与正态分布无明显不同H2：某组数据的分布与正态分布有差异a=0.05假设p0.05,则接受H1，拒绝H2，

结论：某组数据的分布满足正态分布假设p005, 则接受H2，拒绝H1，结论：某组数据的分布不满足正态分布

可能性论初学,实在不理解条件可能性P(A|B)和P(AB)的区别？

确实很难理解，举个详细的例子就好理解了：假设六年级某班男女生人员数量一边一半，男生都不留辫子，女生都留辫子随机从该班抽出一学生X，A表示抽出的是女生，B表示抽出学生留辫子P(B|A)表示假设已知X为女生，X留辫子的可能性，明显P(B|A)=1，P(AB)表示X不仅是女生又留辫子，这个时候A出现不是计算可能性的前提条件，即有可能抽出男生易知P(AB)=1/2区别就是在这里P(AB)有可能抽出男生，其实就是常说的A不出现的情况。p(b|a)假设已知A出现，p(ab)则无此假设。

独立样本t检验中t与p分别代表什么？

在独立样本 t 检验中，t 代表的是 t 统计量（t-statistic），而 p 则代表显著性水平（significance level）。

t 统计量是用于衡量两组样本均值差异是不是显著的一种统计量。它的计算公式为：

t = (x1 - x2) / (s * sqrt(1/n1 + 1/n2))

这当中，x1 和 x2 分别是两组样本的均值，s 是两组样本的汇总标准差，n1 和 n2 分别是两组样本的样本量。t 统计量越大，表示两组样本均值当中的差异越显著。

p 值是用于检验假设是不是成立的一种可能性值。在独立样本 t 检验中，p 值代表的是按照 t 统计量计算得出的，假设两组样本均值相等的可能性。一般，p 值越小，表示两组样本均值当中的差异越显著，支持拒绝原假设。

需要大家特别注意的是，显著性水平一般设置在 0.05 或 0.01，表示在统计学上接受 5% 或 1% 的错误率。假设计算得到的 p 值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，并觉得两组样本均值存在显著差异。反之，则没办法拒绝原假设，不可以觉得两组样本均值存在显著差异。

独立样本检验结果涵盖平均数、标准差、t值、p值等指标。这当中，t值用于判断两组样本均值当中的差异是不是显著，p值则表示差异是不是具有统计学意义。

当p值小于显著性水平（一般为0.05）时，觉得两组样本均值存在显著差异；反之，觉得差异不显著。在分析多得出的结论时，还要有考虑样本量、数据分布等因素，以不要误判和偏差。

对照试验p值计算方式？

回答请看下方具体内容：对照试验的p值计算方式请看下方具体内容：

1. 设定显著性水平（一般为0.05或0.01）。

2. 计算两组样本的均值和标准差。

3. 计算t值，公式为：

t = (样本1均值 - 样本2均值) / (标准误差)

这当中，标准误差为：

标准误差 = √(样本1标准差² / 样本1大小 + 样本2标准差² / 样本2大小)

4. 按照自由度（自由度为两组样本大小之和减2）查找t分布表，找到对应的p值。

5. 假设p值小于设定的显著性水平，则可以拒绝零假设，即觉得两组样本当中存在显著差异。

注意：在进行对照试验时，应该注意样本的随机性和双盲性，以尽量排除其他因素对结果的干扰。

P值计算

=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；

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

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 = 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 的可能性：P = P{ X C}

P值即为拒绝域的面积或可能性。

P值是最小的可以否定假设的一个值。这里需一个原始假设。不然一个数值没法比较，更遑论最小的否定值了。 从目前启动，注意大小写的p概念不一样的。 假设检验，这里肯定是比例检验（p检验，检验满意度，这是个百分比值）

P值是最小的可以否定假设的一个值。并非简单相除就完了。

这个实验肯定是：“某人说，满意度肯定是百分之80，即p0=0.8。然后我们做了这个实验，测试了120个人，100个满意，20个不满意”但是，这样我们能说满意度是100/120=83.3%么？明显不可以，因为针对整个顾客群来说，抽样测试的群体太小。

P值的计算公式是

=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)）) 最后，当P值小于某个显著参数时（经常会用到0.05，标记为α，给你出题那个人，可能混淆了这两个概念）完全就能够否定假设。反之，则不可以否定假设。

注意，这里p0是那个缺乏的假设满意度，而不是要求的P值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在。

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值判别规则？

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，比所得到的样本观察结果更极端的结果产生的可能性。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。

中文名

P值

外文名

P value

计算方式

3种情况

作用

用来判断假设检验结果的一个参数

创立者

R·A·Fisher

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