发布时间：2024-01-25 12:07
统计学中随处可见P值。它们出现在各种假设检验中。但是如何计算P值呢?毫不奇怪，精确的计算取决于所用的检验类型。然而，有一个通用的过程适用于找到P值。在这篇文章中，你将学习如何计算统计学中的P值，为此，我将向你展示适用于所有假设检验的通用过程。
要找到样本的P值，请执行以下步骤：
确定正确的检验统计量。
使用样本的相关特性计算检验统计量。
指定检验统计量的抽样分布特征。
将你的检验统计量放入抽样分布中以找到P值。
1.确定正确的检验统计量
所有假设检验都将您的样本数据简化为一个称为检验统计量的单一数字。 t检验使用t值，F检验使用F值，卡方检验使用卡方值。选择正确的检验统计量取决于您的数据类型以及您希望如何分析它。在找到p值之前，您必须确定将使用哪种假设检验和检验统计量。
检验统计量评估您的样本数据与零假设的一致性。随着检验统计量变得更极端，它表明您的样本数据与零假设之间的差异更大。
2.计算检验统计量
如何计算检验统计量取决于您正在使用的检验类型。毫不奇怪，计算检验统计量的方法因检验类型而异。因此，要计算任何检验的p值，您需要知道正确的检验统计量公式。
3.指定检验统计量抽样分布的特性
检验统计量是无单位的，单独解释它们可能有些棘手。您需要将它们放置在更大的背景中，以了解它们的极端程度。
检验统计量的抽样分布提供了这个背景。抽样分布是一种概率分布。因此，它们使您能够计算与您的检验统计量的极端性相关的概率，从而让我们找到p值!
例如，t值为2表示什么?它是否显著?正如您将在示例中看到的，t分布回答了这个问题，并使我们能够计算p值。
与任何分布一样，相同的抽样分布(例如t分布)可以具有多种形状，这取决于其参数。在这一步中，您需要确定适合您设计和数据的抽样分布的特性。这通常包括指定自由度(改变其形状)以及测试是单尾还是双尾(影响测试可以检测效应的方向)。本质上，您正在将一般的抽样分布调整为符合您的研究，以便为找到p值提供正确的概率。
4.将您的检验统计量放入抽样分布中以找到P值
现在是找到P值的时候了，因为我们已经做好了一切准备。我们已经计算了我们的检验统计量，并确定了其抽样分布的正确特性。现在，我们需要找到比我们观察到的检验统计值更极端的值的概率。
在这个背景下，更极端的意味着对于双尾测试，在零值两侧都更远，对于单尾测试，在一个方向更远。
此时，有两种使用检验统计量和分布计算P值的方法。概率分布的公式相对复杂。因此，您不会直接计算它。相反，您将使用在线计算器或检验统计量的统计表之一。我将在示例中展示这两种方法。
总之，计算P值涉及确定和计算您的检验统计量，然后将其放入其抽样分布中，以找到更极端值的概率!
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