p值法假设检验的步骤，p值可以手算吗-华宇考试网

本文主要针对p值法假设检验的步骤，p值可以手算吗和假设检验p值法考研考吗等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对p值法假设检验的步骤有一个初步认识，对于今年数据还未公布且时效性较强或政策频繁变动的内容，也可以通过阅览本文做一个参考了解，希望本篇文章能对你有所帮助。

p值法假设检验的步骤？

什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中按照一定假设条件由样本推断整体的一种方式。

详细作法是：按照问题的需对所研究的整体作某种假设，记作H0；选取适合的统计量，这个统计量的选取让在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并按照预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。

经常会用到的假设检验方式有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。假设检验的基本步骤请看下方具体内容：

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。 H0：样本与整体或样本与样本间的差异是由抽样误差导致的；

H1：样本与整体或样本与样本间存在实质差异；预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的可能性，记作α，一般取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方式，由样本观察值按对应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。按照资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、按照统计量的大小及其分布确定检验假设成立的概率P的大小并判断结果。若Pα，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即觉得差别不出意外的情况大概是因为抽样误差导致的，在统计上不成立；假设P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则觉得此差别其实就已经非常小可能仅由抽样误差所致，不出意外的情况大概是实验因素不一样导致的，故在统计上成立。P值的大小大多数情况下可以通过查阅对应的界值表得到。教学中的做法: 1.按照目前的实际情况提出原假设和备择假设；

2.按照假设的特点，选择适合的检验统计量；

3.按照样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4.选择许容显著性水平，并按照对应的统计量的统计分布表查出对应的临界值(ctrit)；

5.按照检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。

P值可以自己算出来吗？

计算 p 值简介

在计算 p 值时会使用原假设下检验统计量的抽样分布、样本数据、已经在进行的检验的类型（下尾检验、上尾检验或双侧检验）。

p 值：

下尾检验的 p 值的指定方法：p 值 = P（TS ts | H0 为真）= cdf(ts)

上尾检验的 p 值的指定方法：p 值 = P（TS ts | H0 为真）= 1 - cdf(ts)

假定 H0 下检验统计量的分布紧跟 0 对称，双侧检验的指定方法请看下方具体内容：p 值 = 2 * P（TS |ts| | H0 为真）= 2 * (1 - cdf(|ts|))

这当中：

事件的可能性

检验统计量

从样本计算的检验统计量的观测值

cdf()

原假设下检验统计量 (TS) 的分布的积累分布函数

针对相当大一部分假设检验，Minitab 都将自动显示 p 值。但是您也可使用 Minitab 来“手工”计算 p 值。需要在 Minitab 中手工计算 p 值，请执行以下操作：

选择计算可能性分布选择一定程度上的分布。

选择积累可能性。

必要时提供参数。

选择输入常量并输入检验统计量。

单击确定。

结果 (cdf(ts)) 是检验统计量等于或小于在 H0 下根据样本实质上观测到的值的可能性。

针对下尾检验，p 值等于此可能性；p 值 = cdf(ts)。

针对上尾检验，p 值等于 1 减去此可能性；p 值 = 1 - cdf(ts)。

针对双侧检验，假设样本的检验统计量的值是负数，则 p 值是下尾 p 值的两倍。但是假设样本的检验统计量的值是正数，则 p 值等于上尾 p 值的两倍。

p检验是什么？

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。

假设检验中的可能性值怎么算？

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}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{ 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，其分布曲线是有关纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| C} 。

p检验是不是有统计学意义？

p值统计学意义：结果真实程度（可以代表整体）的一种估计方式。

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。