P值的计算公式是怎样的？
P值即为拒绝域的面积或概率。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； 总之，P值越小，表明结果越显著。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”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。扩展资料：用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。 1、左侧检验P值是当 时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 2、右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 3、双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。参考资料：百度百科—P值
p值如何计算
p值根据显著性检验方法计算。统计学中的P值P值是论文中最常用的一个统计学指标，可是其误用、解释错误的现象却很常见。因此，很有必要说明p值的意义、用法及常见错误。P值即概率反映某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。用X表示检验的统计量，H0为真时，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值如下：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{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概率的2倍：P=2PX>。p值的由来：1、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：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，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。2、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。3、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。P＞0.05，不能否定差别由抽样误差引起接受H0，如果P＜0.05或P＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起可以拒绝H0，可以接受另一种可能性的假设，两样本来自不同的总体两药疗效有差别。
