统计学p值如何计算
两样本比例的检验p值怎么算？
两样本比例的检验p值怎么算？
答：两样本比较可以是定性资料，也可以是定量资料。
定性资料用卡方检验，如卡方值大于3.84，则p值小于0.05，说明两样本的差异具有统计学意义。
定量资料用t检验，如t值大于1.96，则p值小于0.05，说明两样本的差异具有统计学意义。
spss数据分析中的p值怎么算？
spss数据分析中的p值算法如下，
1.当假设性检验为左侧检验时，计算公式为：pcdf（ts）；
2.
当假设性检验为右侧检验时，计算公式为：p1-cdf（ts）；
3.
当假设性检验为双侧检验时，计算公式为：p2*（1-cdf（ts））；其中，cdf（ts）是检验统计量基于在H0下样本实际观察到的值的概率，需要通过查表获得。P值的意义P值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出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率 很小,而如果出现了，根据小概率原理,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。总之，P值越小，表明结果越显者。但是检验的结果究竟是#34显著的”、“中度显著的”、还是#34高度显著的#34需要我们自己根据P值的 大小和实际问题来解决。
p检验公式？
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} 。
扩展资料：
假设检验的意义：
假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设。
然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。
通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。