请问统计学中 p = n.s.是什么意思
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，是检验假设虚无假设成立或表现更严重的可能性。
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”需要根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料
英国统计学家Ronald Fisher在上世纪20年代提出了一个假想的思路来确定实验效果是否只靠运气出现：首先假定实验结果在不同实验条件下没有差异，即所得结果是全然随机出现的；然后计算在完全随机的假设下出现当前数据结果或更极端的结果模式出现的概率，这就是当代统计学中所谓的 P值 。
假如出现当前结果模式（及更极端模式）的概率很小，则可以认为，这么小的概率在一次试验中不太可能会出现。从而反推：所假设的前提（不同实验条件没有差异）可能是错误的，即不同实验条件应能产生不同的实验效果。
这种思想被Fisher命名为显著性检验（test of significance），“显著”在他的原意中，并不表示其他意思，只是表明这一结果不是随机的。在这一推理模式中，最重要的统计指标就是P值 。
参考资料来源：百度百科--P值
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
不同的P数值所表达的含义也是不一样的。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
拓展资料：
计算P值的相关注意事项：
1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
2、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
P值的其他含义：
1、 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2、拒绝原假设的最小显著性水平。
3、观察到的(实例的)显著性水平。
4、表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
参考链接：百度百科：假设检验中的P值
蹉风康哌： 专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.
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蹉风康哌： 就是先把一列数按从小到大排序,如果一共有n个数,那么四分之一分位数就是第n*0.25个数,四分之三分位数就是第n*0.75个数,以此类推,p分位数就是第n*p个数.如果n*p不是整数则往最接近的较大的整数上归.
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蹉风康哌： 统计学意义(p值)ZT 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有...
赤水市19164953680： 统计学中的P值应该怎么计算 - ？
蹉风康哌： 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; 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(常用0.05,标记为α,给你出题那个人,可能混淆了这两个概念)我们就可以否定假设.反之,则不能否定假设.
赤水市19164953680： 着急,帮帮忙.spss 统计软件中 p= 意思, - ？
蹉风康哌： P值指的是H0(原假设)为真的情况下,检定统计值与H0为真愈背道而驰的概率衡量值,p越小表示拒绝H0的理由越充分.(吴东友《统计学》) 在你的这个例子里,相当于对相关系数做了这样一个假设检验: H0:变量之间不相关(或独立) H1:变量之间相关(或不独立) 检验的结果是拒绝原假设(因为p值很小,认为在原假设下出现一个小概率事件),接受备择假设. 因此你所说的两个相关系数均显著,即变量之间均不独立 所以你所说的=0.006无统计意义表述一般不太可能,一般情况下,p<0.05或0.01都可以认为是小概率事件了,除非你认为0.006都不是小概率事件
