❶ 卡方检验和p值是多少
你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,
正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,还有一个变量3是权重,例数
数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,
然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,
后面是自由度,然后是P值。
拓展资料:
卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
正常对照组使用数据
1、病例组用数据
2、变量2是效能的分类变量,1表示分类属性1,2表示分类属性2。然后还有另一个变量
3、也就是,箱子的数量。在数据录入完成后,加权频率将被分析的分析-统计-统计-交叉- - -和变量1被选择成行。
所以,我要选择变量2到列中,然后点击统计信息,打开对话框,我要检查卡方,然后点击“继续”,然后点击“确定”,第三张表是卡方测试,第一行的第一行是卡方值,接着是自由度,最后是P值。
卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。
❷ p值小于多少算显著
p值小于0.05被认为是确定实验数据可靠性的金标准。这个标准支持了大多数已发表的科学结论,违反这一标准的论文很难发表,而且也很难得到学术机构的资助。然而,即使是菲舍尔也明白,统计显著性的概念以及支撑它的p值具有相当大的局限性。
P值研究
P值经常被曲解,统计的显著性不等于实际的显著性。此外,为了让数据更漂亮,很多研究人员有意无意地将p值向上或向下调整。美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的名誉教授、统计学家和流行病学家桑德·格林兰德(Sander Greenland)说:“你可以用统计学方法来证明任何事情。”
他是呼吁统计学改革的科学家之一。只依靠达到统计显著性的研究经常会得出不准确的科学结论,这种判断标准可以把真的事情判断为假的,也可以把假的事情判断成真的。在菲舍尔退休,移居澳大利亚后,有人问他,在漫长的职业生涯中他是否有任何遗憾,他明确回答道:“当初不该提出0.05。”
❸ 如何计算统计学中的P值(200分)
P值即为拒绝域的面积或概率。
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;
总之,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”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
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,是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
p值若与选定显著性水平(0.05或0.01)相比更小,则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
❹ Ttest求p值,得出数据6.5276E-09这是什么意思P值是多少呢
p值是t统计量的相伴概率,
对于双t检验,一般p值=(t分布的密度曲线 在大于 该统计量的绝对值 那部分 的 图线下的面积 )
如果 p值小于显著性水平alpha,我们应拒绝原假设,即我们认为两组数据的均值有显著性差异。
❺ p值为多少没有异方差
p值为1没有异方差。
根据费希尔的理论,当p值小于0.05时在统计上是显著的,一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平。但具体来说,还应根据预先设定的显著性水平来判断。P值是用来判定假设检验结果的一个参数。如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,且P值越小,表明结果越显著。
样本中各数据
与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根,用S表示。
❻ sargan检验的P值多少为合适的
0.1-0.4之间 最好
❼ 夏皮洛威尔克检验p值多少符合正态分布
夏皮洛威尔克检验p值大于0.05符合正态分布。
取决于你的风险承受度。如果能承受的只是0.005,那么大于0.005,就可以认为是正态。这里的前提是先认为这个分布就是正态分布。大于0.05(或0.0005)时只是没有足够证据能证明它不是正态分布,所以就认为它是正态分布。
含义
μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。正态分布是一维正态分布,此外多维正态分布参见“二维正态分布”。
❽ t检验和p值是多少
图片里的t检验p值是对前面舞弊样本和控制样本的均数差异t检验得出来的,就是在spss里通过t检验,分析舞弊样本和控制样本之间 有没有差异。
分组变量(grouping viariable),你是使用独立样本t检验来分析吧,独立样本t检验是这样用的,只有一组变量数值,但是由不同组别组成的,这样的可以通过独立样本t检验来分析(如果大于2个组别,一次只能分析其中2组,要多组一起分析,需要用one-way ANOVA),例如你表里的数据,如果舞弊样本和控制样本的数值都录入在一列里,假设舞弊数据10个,控制数据10个,在spss里,除了录入一列包括这20个数值的变量1外,还需要增加一个变量2,这个变量就用1、2来分别代表舞弊和控制样本,这个变量就是分组变量,在独立样本t检验里,把变量2选到分组变量里就可以进行分析了。
如果在spss里舞弊样本和控制样本的数据分别作为变量1和变量2录入,就不能用独立样本t检验了,用paried-sample(成对样本)t检验来做,就不会出现分组变量了。
❾ p值多少 可以说是有趋势trend
trend和tendency均含“趋势,倾向”之意.
trend指事物发展总的方向、倾向或趋势,它指的是整个社会或者比较大群体的一种趋势或者潮流,例如:
The current trend is towards informal clothing.
目前的趋势是穿着比较随便.
tendency指固有或习得的倾向性,强调没有外来的影响或干扰,一般指的是人有某种倾向性或者某种趋势,例如:
He had a tendency to shrink up whenever attention was focused on him.
当别人注意他时,他就会退缩一旁.
❿ 统计 p值怎么算的 例题里方差分析表给出的p值 5.6272E-05 这里的E等于多少呢 这样的P值如何算啊
p值的意义为:给定一个样本,以此样本算出统计量(均值、方差等)的数值,并计算在原假设H0成立时,总体统计量落在以这个样本统计量建立的假设检验的拒绝域的概率,此概率即为p值
因为实际需要不同,我们所选择的显著性水平不一定就为0.05或0.01 ,因此统计软件只需给我们p值,然后我们将它与自己所选的显著性水平a比较,若p值<=a,则拒绝原假设,否则接受原假设
p值 “5.6272E-05”是科学记数法,E-05表示乘以10的-5次方