首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

计算P值

在统计学中,P值(P-value)用于衡量观察到的数据(或更极端的数据)出现的概率,假设原假设(null hypothesis)为真。P值常用于假设检验中,以决定是否拒绝原假设。

计算P值通常涉及以下几个步骤:

  1. 确定原假设和备择假设
    • 原假设(H0):通常表示“没有效应”或“没有差异”。
    • 备择假设(H1):通常表示“有效应”或“有差异”。
  2. 选择合适的统计检验方法
    • 根据数据的性质和研究设计选择适当的统计检验方法,如t检验、卡方检验、F检验等。
  3. 计算检验统计量
    • 使用选定的统计检验方法计算检验统计量(如t值、卡方值等)。
  4. 确定分布
    • 根据检验统计量的性质确定其分布(如t分布、卡方分布、正态分布等)。
  5. 查找P值
    • 使用分布表或统计软件查找对应的P值。对于双侧检验,P值是检验统计量在分布两侧尾部的面积之和;对于单侧检验,P值是分布一侧尾部的面积。

示例:单样本t检验的P值计算

假设我们有一个样本数据集,想要检验该样本的均值是否显著不同于某个已知值μ0。

  1. 原假设和备择假设
    • H0: μ = μ0
    • H1: μ ≠ μ0
  2. 计算样本均值和标准差
    • 样本均值((\bar{x}))
    • 样本标准差(s)
  3. 计算t统计量: [ t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} ] 其中,n是样本大小。
  4. 确定t分布
    • 自由度为n-1。
  5. 查找P值
    • 使用t分布表或统计软件查找对应的P值。对于双侧检验,P值是t分布在两侧尾部的面积之和。

示例代码(Python)

代码语言:javascript
复制
import numpy as np
from scipy import stats

# 示例数据
data = [2.3, 4.5, 3.1, 5.6, 4.2]
mu0 = 4.0

# 计算样本均值和标准差
sample_mean = np.mean(data)
sample_std = np.std(data, ddof=1)

# 计算t统计量
n = len(data)
t_statistic = (sample_mean - mu0) / (sample_std / np.sqrt(n))

# 计算P值(双侧检验)
p_value = 2 * (1 - stats.t.cdf(np.abs(t_statistic), df=n-1))

print(f"t统计量: {t_statistic}")
print(f"P值: {p_value}")

通过上述步骤和示例代码,你可以计算出P值并进行假设检验。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

统计| p计算

p计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...\frac{S_{y}^{2}}{m}}} \sim N(0,1) 假设检验的介绍看博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/67640775 p是说在原假设成立的条件下...,原假设发生的概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设的pp=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

3.1K20
  • php实现计算QQ空间登录的p

    流弊 就在昨天困扰了我四个月之久的QQ空间登录p计算问题终于被解决了,众所周知QQ空间登录是四步进行的,前三步我都完成了,但是第四步涉及到一个p计算,而我能嫖到的代码只有一个login.js,...php $uin = ''; //QQ账号 $pwd = ''; //QQ密码 $vcode = ''; //vc通过QQ登录第三步来获取 $p_value = json_decode(file_get_contents...('http://api.moleft.cn/qq/p.php?...int 状态码,成功:1,失败:-1 msg string 返回信息 data array 获取的数据 声明 我不是小学生,没空偷你账号密码和ck,信就信,不信就Ctrl+W 如无特殊说明《php实现计算...QQ空间登录的p》为博主MoLeft原创,转载请注明原文链接为:https://moleft.cn/post-146.html

    88910

    P之死

    实际上,问题并不在数据中,而是P出了问题,正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说,“P没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢?为什么P没有达到人们的期望?...现在和数说君一起来梳理一下P和假设检验的历史,并从中寻找答案吧。 ? 二、P和假设检验的历史 1....拉普拉斯 P值得历史可以追溯到1770年,数学家拉普拉斯在处理50万左右的生育数据时,发现男性的生育率超过女性,对于这个无法解释的“超越”,他计算了一个叫做“P”的东西,以确定这个“超越”是真实的(Stigler...KarlPearson 很多统计学家误以为关于P的正式文献是费雪发表的,其实不然,最早在文献中正式阐述P及其计算的,是统计学家Karl Pearson,你可能不了解他,但是他的Pearson卡方检验你一定知道...我要是能计算出这个概率,就知道“这个样本来自该总体”这件事有多靠谱了,如果概率太小,就认为是不靠谱的事情,那么就可以认定这个假设是错的。

    1.3K70

    基于python实现计算两组数据P

    我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。...(arrA, arrB): a = np.array(arrA) b = np.array(arrB) t, p = stats.ttest_ind(a,b) return p...stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene(data1,data2)如果返回结果的p远大于...stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性 三、结果解释 当p小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本均值存在显著差异...当t大于0,则有((1-p)* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。

    3.5K20

    DNA甲基化芯片探针的P如何计算

    P。...minfi 中计算探针P的过程如下: 探针的P = 1 - P(intensity) 假设探针的信号强度服从正态分布,首先要计算出该正态分布的期望和方差。...该探针检测到的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A)+ P(B) = 1。 探针的P代表这个探针的信号质量可靠的概率,所以在计算时,只需要用1减去不可靠的概率就行了。...在计算不可靠的概率时,由于I型探针和II 型探针的技术原理,共分成3个正态分布来计算概率。以上就是minfi计算探针P的详细过程。 计算出探针的P之后,就可以根据p进行过滤了。...从计算过程也可以看出,P越小,探针质量越高。

    1K50

    【温故】P之死

    实际上,问题并不在数据中,而是P出了问题,正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说,“P没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢?为什么P没有达到人们的期望?...现在和数说君一起来梳理一下P和假设检验的历史,并从中寻找答案吧。 ? 二、P和假设检验的历史 1....拉普拉斯 P值得历史可以追溯到1770年,数学家拉普拉斯在处理50万左右的生育数据时,发现男性的生育率超过女性,对于这个无法解释的“超越”,他计算了一个叫做“P”的东西,以确定这个“超越”是真实的(Stigler...KarlPearson 很多统计学家误以为关于P的正式文献是费雪发表的,其实不然,最早在文献中正式阐述P及其计算的,是统计学家Karl Pearson,你可能不了解他,但是他的Pearson卡方检验你一定知道...我要是能计算出这个概率,就知道“这个样本来自该总体”这件事有多靠谱了,如果概率太小,就认为是不靠谱的事情,那么就可以认定这个假设是错的。

    79820

    浅议P校正

    P,通常被我们用来判断是否接受一个假设,关于P的前世今生,可以看数说君的了一篇文章《P之死》,在微信公众号中回复“P”查看。...至于P是怎么来的,为什么用P和α相比来判断,可以去看《P之死》,里面已经进行了详细的梳理。...对于每一个检验的P,有: P<α=0.05/m,我们才能拒绝H0; 这样我们就校正了显著水平,当然我们也可以让α保持不变,去校正PP*m<α=0.05,我们才能拒绝H0; 也就是说,每一个检验做出来的...P,我们都要乘以m,叫做校正后的P,然后去和0.05进行比较。...或者,保持α不变,将P校正为mP(i)/i,这个又称为Q Q-value(i) = m × P(i)/i < α 根据Benjaminiand和Hochberg的论文(1995)里的证明, 以上的过程就可以控制

    6.6K61

    功效分析:P的胞弟

    学过统计学基础的同学们,对P耳熟能详,脱口而出;关于功效我们多半像个丈二和尚,摸不着头脑。...2,P与功效 P:拒绝原假设而犯错第一类错误的概率。是在【基准显著水平】做拒绝或不拒绝原假设的定性指标。 功效是:1-β(第二类错误的概率)概率来定义,它衡量真实事件发生的概率。...为什么有了P检测,还有功效检测呢?实验最重要的是提升可信度和说服力,P虽好但也不是处处皆好,所以多一个功效检测,多一道安心的保障。...我们也说过效应是度量处理的差异程度的,不能的研究方向,不同的功效计算方法对应不同的效应计算公式。常用的公式如下 4.3,效应大小的标准?...5,总结 功效的分析围绕着:样本量,置信水平,效应;其中的效应是重点,全文也作了很多描述。 R中也为我们提供可丰富的包,可以借助计算机来完成各种复杂的计算

    65540

    理解t检验的一个简单技巧和手动计算P

    在已经知道t的情况下,我们可以使用统计软件或在线计算器来找到相应的p。如果p小于某个alpha水平(通常的选择是.01、.05和.10),那么我们可以拒绝原假设,并得出结论。...H0:μ = 15 H1:μ≠15 第 2 步:计算检验统计量。 t = (x-μ) / (s/√n) = (14–15) / (3/√20) = -1.49 步骤 3:找到检验统计量的 p 。...因此,我们估计的 p 为 0.075 * 2 = 0.15。 最后:得出结论 由于这个 p 不小于我们选择的 alpha 水平 0.05,我们不能拒绝原假设。...我们可以将我们的测试统计量 t 和我们的自由度插入在线 p 计算器中,以查看我们估计的 p 与真实 p 的接近程度: 真实的 p 为 0.15264,非常接近我们估计的 p 0.15。...在大多数情况下,可以使用 R 和 Excel 等统计软件或在线计算器来查找测试的确切 p ,但是我们了解如何手动计算能够让我们对t检验有更好的理解。

    4.5K10

    ​为什么说p像根针?一场关于p的战争!

    如果你对p比较陌生,简单来说呢,p是一个告诉你是否应该认为原假设很荒谬的决策工具。 反对p 当人们(经常是贝叶斯学派)批判p的时候,通常可以归结为两种论点: 1、关于定义或公式。...支持p 你应该对那些对p怀有极端狂热的人也抱有怀疑。p只是在一些非常特定的情形下才有用。但当p有用的时候,就会不鸣则已,一鸣惊人。 p是特定方式下决策的有力工具 质疑这一点非常困难。...既然你已经决定用经典的方式来做假设检验,让我们看看你是如何计算p的。...如果是为别人计算p,对你来说可能是没有用的。p应该与那些做出相同简化假设、按相同方式制定决策的人分享。 用别人的p是危险的事情……它们就像针:如果你要用,就用自己的!...对于那些坚决表示“假设是用于计算显著性水平的,这是为什么我们用假设‘一词’和Cassie(作者)为什么把每个人(每个人!)

    48920

    计算π的

    圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π,π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率,或某随机变量期望时,可以通过某种“试验”的方法求解。简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大,得到的π越精确。 ? 由于DARTS点数量较少,π的不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验,同时,运行时间也逐渐增加。 ? ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域。

    2.1K70

    GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE

    GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE #2021.12.12 本节,介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型,计算最佳线性无偏估计(blue) 1....使用lme4包进行blue计算 这里,使用lme4包进行blue计算,然后使用emmeans包进行预测均值(predict means)的计算,这样就可以将predict means作为表型进行GWAS...「注意,lme4直接计算的固定因子(RIL)的效应(BLUE),不是我们最终的目的,因为它是效应,有正有负,我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」...使用asreml包进行blue计算 library(asreml) m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location...95%的同学,在计算GWAS分析表型计算时,都是用上面的模型计算出blue,然后直接进行计算,其实还有更好的模型。

    1.2K30

    scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验,添加p,分组比较p

    在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P呢?...本文主要解决以下几个问题 (1)指定统计检验方式(2)指定比较组并添加P(3)任意比较(4)分组比较 (5)使用星号代替P 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...+ stat_compare_means(aes(group = group)) 三 可视化调整 除上述之外还有一些常见的小调整,比如去掉p前面的统计方法, 将P改为星号,调整坐标轴和标签等等...= paste0("p =", ..p.format..)) ) 2,将p改为星号 p1+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,...aes(label = paste0("p =", ..p.format..)), # 只显示p大小,不呈现计算方法 color="grey50",

    3.3K20

    matlab插计算

    1, 一维插interp1(x,y,X1,method) x = linspace(0,10,11) y = sin(x) plot(x,y,'-ro') 插方法有如下: method=‘nearest...') xnew = linspace(0,10,101) f = interp1(x,y,xnew,'spline') plot(xnew,f) 2,高维插 2.1 二维插 使用interp2(...举例: 1)插一个点 现在有一个高维数据(4维),横坐标是经度,纵坐标是维度,高是海拔,V的是在这三维中的水汽含量。...我现在有了V的数据,这个数据是(37,10,10)的大小,表示高有37层,经纬度分别都是10的大小(因此经纬度构成100的数据网格),现在要计算高500m,经纬度分别为(80,32)的点的(插) data_path...2)插两个点 上面插只在一个点(500,80,30)上进行,但有时我们要插的是很多个点构成的数组。

    1.1K20
    领券