医学统计学在假设检验中,p值和a的关系是什么
1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。
2、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出现的概率。如果P值很小，说明原假设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。
计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
拓展资料统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
参考资料：百度百科-统计学
亲，统计不是给几个数据就能算的，首先要看你分析的目的是什么，是看差异性比较，还是相关性分析，又或者影响性分析。再者统计不是你给这几个数就能分析的。看你的数据量在6万组数据左右，分析是要整个数据库的。
p值是概率的大小，a是我们假定的一个区间，一般情况下我们假定a=0.05。他们的关系可以通过下面的例子来说明比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差异
H2：某组数据的分布与正态分布有差异
a=0.05
如果p>0.05,则接受H1，拒绝H2，结论：某组数据的分布符合正态分布
如果p<005, 则接受H2，拒绝H1，结论：某组数据的分布不符合正态分布
p是概率，由统计学检验得到
α是给定的值，是你自己定的
统计学里面假设检验,upper tail test 和lower tail test 是什么意思啊...
统计学里面假设检验，upper tail test 和 lower tail test 分别是右尾检验和左尾检验，tow-tailed test 双尾检验。双边检验(two-sided test)，亦称双尾检验、双侧检验， lower tail \/ upper tail 左尾 \/ 右尾在假设检验中， lower tail 和 upper tail分别是左尾和右尾，用检验统计量的密度曲线和...
医学统计学在假设检验中,p值和a的关系是什么
p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明 比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差异 H2：某组数据的分布与正态分布有差异 a=0.05 如果p>0.05,则接受H1,拒绝H2,结论：某组数据的分布符合正态分布...
假设检验到底是什么意思
假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值,并根据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...
在假设检验中接受原假设时可能什么错误
假设检验中接受原假设时可能犯第一类错误。在统计学中，假设检验是一种常用的方法，用于评估关于总体参数的假设。在进行假设检验时，我们提出两个假设：原假设（null hypothesis，通常记为H0）和备择假设（alternative hypothesis，通常记为H1或Ha）。原假设是我们想要进行检验的假设，备择假设则是与原假设...
为什么需要在统计学中使用假设检验?
假设检验是统计学中一种常用的方法，用于对某个假设进行验证。在实际应用中，我们经常会遇到需要对某个总体参数或者两个或多个总体参数之间的关系进行推断的情况。然而，由于样本数据的限制，我们无法直接确定总体参数的真实值，只能通过样本数据来对其进行估计。因此，我们需要使用假设检验来评估我们对总体参数...
在统计学中,如何定义假设检验?
假设检验是统计学中一种常用的方法，用于对一个或多个统计假设进行验证。它通过收集和分析数据，以确定观察到的结果是否支持所提出的假设。假设检验的基本步骤如下：1.提出原假设（H0）和备择假设（H1）：原假设通常是关于总体参数的陈述，而备择假设则是与之相对立的陈述。2.选择适当的统计检验方法：...
为什么要进行假设检验
假设检验是统计学中一种基本而重要的方法，它是根据一定的数据和背景，对未知的事实做出推断和验证的过程。下面是进行假设检验的主要原因：决策需要依据：假设检验可以为决策提供依据。通过检验假设，我们可以判断某个结论是否可信，从而做出正确的决策。例如，在医学研究中，我们可能需要检验一种新药的治疗效果...
为什么假设检验在统计学中如此重要?
假设检验在统计学中如此重要，原因有以下几点：1.确定因果关系：假设检验可以帮助我们确定两个变量之间是否存在因果关系。例如，我们可能想要研究一种新的药物是否比现有的药物更有效。通过进行假设检验，我们可以确定这种新药是否真的比旧药更有效。2.验证理论：假设检验可以用来验证我们的理论知识或假设。例如...
在假设检验中,对大样本u检验好,还是小样本t检验?
在假设检验中,对大样本(n大于等于30)用u检验法,对小样本(n小于30)用t检验。如下：在统计学中，假设检验是用于评估我们对总体参数所持有的假设是否合理的过程。在假设检验中，我们通常会根据样本数据来对我们的假设进行检验。在实践中，我们通常会根据样本大小来选择不同的统计检验方法。对于大样本（通常...
统计学里面假设检验,upper tail test 和lower tail test 是什么意思啊...
统计学里面假设检验，upper tail test 和 lower tail test 分别是右尾检验和左尾检验，tow-tailed test 双尾检验。双边检验(two-sided test)，亦称双尾检验、双侧检验， lower tail \/ upper tail 左尾 \/ 右尾在假设检验中， lower tail 和 upper tail分别是左尾和右尾，用检验统计量的密度曲线和...
金姣凯舒：[答案] p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明 比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差异 H2:某组数据的分布与正态分布有差异 a=0.05 如果p...
宁化县15344914263： 统计:test of significance/hypotheses,还有那个p - value的具体用处 - ？
金姣凯舒： test of significance是指假设检验时规定的显著性水平,通常用a(希腊字母alpha)表示.统计上一般取a=0.05,或者a=0.01. p-value也叫p值,是拒绝零假设H0的最大概率. p-value用处: 当p<a时,拒绝零假设, p>a时.不能拒绝零假设.
宁化县15344914263： 如何理解统计学假设检验中 p 值- ？
金姣凯舒： 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; 其中,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的时候我们就可以否定假设.反之,则不能否定假设. 注意,这里p0是那个缺少的假设满意度,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 统计学上规定的P值意义:P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P>0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 PP
宁化县15344914263： 大神,速来啊..........统计学的相关问题. - ？
金姣凯舒： p值又称为实际的显著性水平,具体计算在不同情况下有所不同,但你可以这样简单理解:假设检验中,都会用到一个检验统计量A,然后根据样本数据在原假设H0成立的条件下计算这个统计量的具体数值A0,那么你可以将A=A0视为一个事件,由此P值你就可以视为是“A=A0＂这一事件发生的概率P=P(A=A0).注意:这一表述严格而言是不对的,因为对于连续随机变量而言,其取值为一具体数值的概率恒为0,在此只是为了直观理解P值得含义而已.实际上,在不同情况下,p值计算的是”发生A=AO及更极端事件“的概率,这里”更极端“含义试不同情况而定.例如,在右侧检验情况下,P值计算的实际上是P(A>=A0)
