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怎么計(jì)算p值

導(dǎo)讀怎么計(jì)算p值,P值(Pvalue)就是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。如果P值很小,說(shuō)明原假設(shè)情況的發(fā)生的概率很小,而如果出現(xiàn)了,根據(jù)小概率原理,我們就有理由拒絕原假設(shè),P值越小,我們拒絕原假設(shè)的理由越充分。總之,P值越小P值又叫概率值,是讓科學(xué)家驗(yàn)證猜想是否成功的一個(gè)數(shù)值。這個(gè)值和顯著性水平有直接關(guān)系,后者是驗(yàn)證科學(xué)研究的數(shù)據(jù)是否有統(tǒng)計(jì)上的顯著

P值(P value)就是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。如果P值很小,說(shuō)明原假設(shè)情況的發(fā)生的概率很小,而如果出現(xiàn)了,根據(jù)小概率原理,我們就有理由拒絕原假設(shè),P值越小,我們拒絕原假設(shè)的理由越充分。 總之,P值越小

P值又叫概率值,是讓科學(xué)家驗(yàn)證猜想是否成功的一個(gè)數(shù)值。這個(gè)值和顯著性水平有直接關(guān)系,后者是驗(yàn)證科學(xué)研究的數(shù)據(jù)是否有統(tǒng)計(jì)上的顯著性的重要指標(biāo)。可以畫(huà)個(gè)表,在計(jì)算其他統(tǒng)計(jì)值以后來(lái)找出P值。卡方是其中要先找出的統(tǒng)計(jì)值之一。

P值的計(jì)算公式是 =2[1-Φ(z0)] 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p不等于p0時(shí); =1-Φ(z0) 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p大于p0時(shí); =Φ(z0) 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p小于p0時(shí); 總之,P值越小,表明結(jié)果越顯著。但是檢驗(yàn)的結(jié)果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要根據(jù)P值

第1步:計(jì)算卡方,比較兩組數(shù)據(jù)。

假設(shè)第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2 所以你的原假設(shè)就是p1=p2 樞軸變量T = (實(shí)際比例1-實(shí)際比例2)/根號(hào)(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 實(shí)際比例1=36/185 實(shí)際比例2=12/65 方差1=實(shí)際比例1×(1-實(shí)際比例1)/n1=36

表達(dá)式是: (|o-e|-.05)^2/e 。o是觀察數(shù)據(jù)或?qū)嶋H數(shù)據(jù),e是期望值。比如要驗(yàn)證“紅車司機(jī)比藍(lán)車司機(jī)要更容易得超速罰單”。

統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p值)ZT 結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是結(jié)果真實(shí)程度(能夠代表總體)的一種估計(jì)方法。專業(yè)上,p值為結(jié)果可信程度的一個(gè)遞減指標(biāo),p值越大,我們?cè)讲荒苷J(rèn)為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標(biāo)。p值是將觀察結(jié)果認(rèn)為有效即具有總體代

要按過(guò)去的研究調(diào)查來(lái)決定期望值。比如,你過(guò)去發(fā)現(xiàn)紅車得罰單的幾率是藍(lán)車的兩倍,所以在總數(shù)150的數(shù)據(jù)假設(shè)中,你期望的是100輛紅車得罰單,50輛藍(lán)車得罰單。

1、打開(kāi)相關(guān)軟件,輸入要求的兩組數(shù)據(jù)。 2、隨便選擇一個(gè)空白表格,并點(diǎn)擊函數(shù)fx。 3、在選擇類別為統(tǒng)計(jì)以后,確定函數(shù)為T(mén)TEST。 4、分別點(diǎn)擊第一組和第二組數(shù)值并選中第一組和第二組方框數(shù)據(jù),注意尾數(shù)和類型都輸入2。 5、通過(guò)確定第四步的操作

用卡方式。由于觀察到90輛紅車、60輛藍(lán)車得罰單,得出卡方為2.970075。

簡(jiǎn)介 假設(shè)檢驗(yàn)是推斷統(tǒng)計(jì)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。用SAS、SPSS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),在假設(shè)檢驗(yàn)中常見(jiàn)到P 值( P-Value,Probability,Pr),P 值是進(jìn)行檢驗(yàn)決策的另一個(gè)依據(jù)。 P 值即概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大校統(tǒng)計(jì)學(xué)根據(jù)顯著性檢驗(yàn)方

第2步:決定數(shù)據(jù)自由度。

假設(shè)第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2 所以你的原假設(shè)就是p1=p2 樞軸變量T = (實(shí)際比例1-實(shí)際比例2)/根號(hào)(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 實(shí)際比例1=36/185 實(shí)際比例2=12/65 方差1=實(shí)際比例1×(1-實(shí)際比例1)/n1=36/185×149/185×1/185=

自由度是研究中涉及的變量個(gè)數(shù),變量個(gè)數(shù)受到總類別數(shù)的。

假設(shè)第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2 所以你的原假設(shè)就是p1=p2 樞軸變量T = (實(shí)際比例1-實(shí)際比例2)/根號(hào)(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 實(shí)際比例1=36/185 實(shí)際比例2=12/65 方差1=實(shí)際比例1×(1-實(shí)際比例1)/n1=36

這里例子中自由度是1,因?yàn)榭ǚ街凶杂啥? n-1,n就是數(shù)據(jù)類別數(shù)(兩種不同的車,紅的和藍(lán)的。)

簡(jiǎn)介 假設(shè)檢驗(yàn)是推斷統(tǒng)計(jì)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。用SAS、SPSS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),在假設(shè)檢驗(yàn)中常見(jiàn)到P 值( P-Value,Probability,Pr),P 值是進(jìn)行檢驗(yàn)決策的另一個(gè)依據(jù)。 P 值即概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大校統(tǒng)計(jì)學(xué)根據(jù)顯著性檢驗(yàn)方

第3步:選擇顯著度。

卡方檢驗(yàn) 你的數(shù)據(jù)應(yīng)該用交叉列聯(lián)表做,數(shù)據(jù)錄入格式為:建立兩個(gè)變量,變量1是組別, 正常對(duì)照組用數(shù)據(jù)1表示,病例組用數(shù)據(jù)2表示;變量2是療效等分類變量,用1表示分類屬性1,用2表示分類屬性2, 還有一個(gè)變量3是權(quán)重,例數(shù) 數(shù)據(jù)錄入完成后,先

顯著度由你決定,一般定為0.05,或5%。這表示5%的總時(shí)間內(nèi)研究結(jié)果會(huì)因?yàn)橥耆S機(jī)而偏離你的猜想,而剩余95%的時(shí)間內(nèi)都符合你的猜想。

意義:P值=假設(shè)是正確但是被拒絕的概率=陰性個(gè)數(shù)/總個(gè)數(shù),是對(duì)與樣本數(shù)據(jù)的一個(gè)檢驗(yàn)概率;Q值=被拒絕但卻是正確的概率=假陽(yáng)性/推測(cè)為陽(yáng)性的個(gè)數(shù),是對(duì)你得到的推論的一種檢驗(yàn)概率,是基于P值計(jì)算出來(lái)的。可以說(shuō)Q值是對(duì)P值的再統(tǒng)計(jì)。具體計(jì)算你在

這個(gè)例子里,5%時(shí)間內(nèi)會(huì)數(shù)據(jù)因?yàn)橥耆S機(jī)而偏離猜想,95%時(shí)間內(nèi)的結(jié)果都符合你的猜想。

1、打開(kāi)EXCEL軟件,點(diǎn)擊打開(kāi)插入中的“插入函數(shù)”選項(xiàng)。 2、找到函數(shù)FDIST,如下圖: 3、然后輸入相應(yīng)值,其中X是用來(lái)計(jì)算t分布的值,則在此處輸入已知的F值;Deg_freedom項(xiàng)填的是已知的自由度;Degrees_freedom2 分母自由度。根據(jù)需求填,此處以1

第4步:用一個(gè)卡方分布表來(lái)找到P值。

假設(shè)第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2 所以你的原假設(shè)就是p1=p2 樞軸變量T = (實(shí)際比例1-實(shí)際比例2)/根號(hào)(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 實(shí)際比例1=36/185 實(shí)際比例2=12/65 方差1=實(shí)際比例1×(1-實(shí)際比例1)/n1=36

卡方分布表會(huì)基于自由度和卡方值給出你的P值。這個(gè)表在網(wǎng)上或統(tǒng)計(jì)教科書(shū)中都有。不是所有卡方值都在分布表上有,所以找出最接近你卡方值的卡方值吧。

1、t指的是T檢驗(yàn),亦稱student t檢驗(yàn)(Student's t test),主要用于樣本含量較小(n

例子中卡方值是 2.970075。按照表中信息,P值是 0.10。因此樣本研究不會(huì)顯著偏于期望值,因此不能證明“紅車拿罰單比藍(lán)車拿得多”的猜想是假的。

就是兩個(gè)數(shù)相除,例如,治療組41人中,有效40人,40/41=97.56%; 對(duì)照組41人中,治愈13人,13/41=31.7%.

小提示

用個(gè)科學(xué)計(jì)算器可以讓計(jì)算過(guò)程快得多。在網(wǎng)上也可以找到計(jì)算器。

P值其實(shí)就是按照抽樣分布計(jì)算的一個(gè)概率值,這個(gè)值是根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出來(lái)的。通過(guò)直接比較P值與給定的顯著性水平a的大小就可以知道是否拒絕假設(shè),顯然這就代替了比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值的大小的方法。 而且通過(guò)這種方法,我們還可以知道

可以用各種軟件計(jì)算P值。包括一般使用的制表軟件或更專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件等等。

P-value就是對(duì)某個(gè)值x0依照你所假設(shè)的分布X>=x0的概率例如,假設(shè)服從二項(xiàng)分布,患病率為1/3,則測(cè)得兩個(gè)患病的p-value就是兩個(gè)患病的概率+三個(gè)都患病的概率=C3,2(1/3)^2*(2/3)+(1/3)^3你這里沒(méi)說(shuō)兩組小鼠做的是什么檢測(cè),零假設(shè)是什么,不過(guò)

參考

http://www.southalabama.edu/coe/bset/johnson/studyq/sq16.htm

卡方檢驗(yàn) 你的數(shù)據(jù)應(yīng)該用交叉列聯(lián)表做,數(shù)據(jù)錄入格式為:建立兩個(gè)變量,變量1是組別, 正常對(duì)照組用數(shù)據(jù)1表示,病例組用數(shù)據(jù)2表示;變量2是療效等分類變量,用1表示分類屬性1,用2表示分類屬性2, 還有一個(gè)變量3是權(quán)重,例數(shù) 數(shù)據(jù)錄入完成后,先

http://www2.lv.psu.edu/jxm57/irp/chisquar.html

結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是結(jié)果真實(shí)程度(能夠代表總體)的一種估計(jì)方法。 P值的計(jì)算公式是 =2[1-Φ(z0)] 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p不等于p0時(shí); =1-Φ(z0) 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p大于p0時(shí); =Φ(z0) 當(dāng)被測(cè)假設(shè)H1為 p小于p0時(shí); 其中,Φ(z0)要查表得到。 z0=(x-n*p0)

http://www.csulb.edu/~msaintg/ppa696/696stsig.htm#4) The Chi Square Test

P值來(lái)源于六西格瑪管理,是用來(lái)判定假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的一個(gè)參數(shù),也可以根據(jù)不同的分布使用分布的拒絕域進(jìn)行比較。 一、意義 P值(P value)就是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。如果P值很小,說(shuō)明原假設(shè)情況的發(fā)生的概

http://faculty.vassar.edu/lowry/tabs.html#z

Microsoft Excel 提供了一組數(shù)據(jù)分析工具,稱為“分析工具庫(kù)”,在建立復(fù)雜統(tǒng)計(jì)或工程分析時(shí)可節(jié)省步驟。只需為每一個(gè)分析工具提供必要的數(shù)據(jù)和參數(shù),該工具就會(huì)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)或工程宏函數(shù),在輸出表格中顯示相應(yīng)的結(jié)果。其中有些工具在生成輸出

http://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage28.htm

這是誰(shuí)給你出的題? 他忽略了最重要的一點(diǎn):P值即為拒絕域的面積或概率。沒(méi)有原始假設(shè),怎么來(lái)的拒絕呢? P值是最小的可以否定假設(shè)的一個(gè)值。這里需要一個(gè)原始假設(shè)。不然一個(gè)數(shù)值沒(méi)法比較,更遑論最小的否定值了。 從現(xiàn)在開(kāi)始,注意大小寫(xiě)的p概

http://faculty.vassar.edu/lowry/ch8pt1.html

統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p值)ZT 結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是結(jié)果真實(shí)程度(能夠代表總體)的一種估計(jì)方法。專業(yè)上,p值為結(jié)果可信程度的一個(gè)遞減指標(biāo),p值越大,我們?cè)讲荒苷J(rèn)為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標(biāo)。p值是將觀察結(jié)果認(rèn)為有效即具有總體代

擴(kuò)展閱讀,以下內(nèi)容您可能還感興趣。

P值如何計(jì)算

簡(jiǎn)介

假設(shè)檢驗(yàn)是推斷統(tǒng)計(jì)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。用SAS、SPSS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),在假設(shè)檢驗(yàn)中常見(jiàn)到P 值( P-Value,Probability,Pr),P 值是進(jìn)行檢驗(yàn)決策的另一個(gè)依據(jù)。 P 值即概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計(jì)學(xué)根據(jù)顯著性檢驗(yàn)方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 為顯著, P <0.01 為非常顯著,其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小于0.05 或0.01。實(shí)際上,P 值不能賦予數(shù)據(jù)任何重要性,只能說(shuō)明某事件發(fā)生的機(jī)率。 P < 0.01 時(shí)樣本間的差異比P < 0.05 時(shí)更大,這種說(shuō)法是錯(cuò)誤的。統(tǒng)計(jì)結(jié)果中顯示Pr > F,也可寫(xiě)成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

下面的內(nèi)容列出了P值計(jì)算方法

(1) P值是: 1) 一種概率,一種在原假設(shè)為真的前提下出現(xiàn)觀察樣本以及更極端情況的概率。 2) 拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平。 3) 觀察到的(實(shí)例的) 顯著性水平。 4) 表示對(duì)原假設(shè)的支持程度,是用于確定是否應(yīng)該拒絕原假設(shè)的另一種方法。 (2) P 值的計(jì)算: 一般地,用X 表示檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)H0 為真時(shí),可由樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出該統(tǒng)計(jì)量的值C ,根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量X 的具體分布,可求出P 值。具體地說(shuō): 左側(cè)檢驗(yàn)的P 值為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量X 小于樣本統(tǒng)計(jì)值C 的概率,即:P = P{ X < C} 右側(cè)檢驗(yàn)的P 值為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量X 大于樣本統(tǒng)計(jì)值C 的概率:P = P{ X > C} 雙側(cè)檢驗(yàn)的P 值為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量X 落在樣本統(tǒng)計(jì)值C 為端點(diǎn)的尾部區(qū)域內(nèi)的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (當(dāng)C位于分布曲線的右端時(shí)) 或P = 2P{ X< C} (當(dāng)C 位于分布曲線的左端時(shí)) 。若X 服從正態(tài)分布和t分布,其分布曲線是關(guān)于縱軸對(duì)稱的,故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。 計(jì)算出P 值后,將給定的顯著性水平α與P 值比較,就可作出檢驗(yàn)的結(jié)論: 如果α > P 值,則在顯著性水平α下拒絕原假設(shè)。 如果α ≤ P 值,則在顯著性水平α下接受原假設(shè)。 在實(shí)踐中,當(dāng)α = P 值時(shí),也即統(tǒng)計(jì)量的值C 剛好等于臨界值,為慎重起見(jiàn),可增加樣本容量,重新進(jìn)行抽樣檢驗(yàn)。 整理自: 樊冬梅,假設(shè)檢驗(yàn)中的P值. 鄭州經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院學(xué)報(bào),2002,韓志霞, 張 玲,P 值檢驗(yàn)和假設(shè)檢驗(yàn)。邊疆經(jīng)濟(jì)與文化,2006中國(guó)航天工業(yè)醫(yī)藥,1999

P值是怎么來(lái)的

從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出,其差別是由抽樣誤差所致; ⑵、這一樣本不是從該總體抽出,所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢?統(tǒng)計(jì)學(xué)中用顯著性檢驗(yàn)賴判斷。其步驟是: ⑴、建立檢驗(yàn)假設(shè)(又稱無(wú)效假設(shè),符號(hào)為H0):如要比較A藥和B藥的療效是否相等,則假設(shè)兩組樣本來(lái)自同一總體,即A藥的總體療效和B藥相等,差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現(xiàn)的。⑵、選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法計(jì)算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。⑶、根據(jù)選定的顯著性水平(0.05或0.01),決定接受還是拒絕H0。如果P>0.05,不能否定“差別由抽樣誤差引起”,則接受H0;如果P<0.05或P <0.01,可以認(rèn)為差別不由抽樣誤差引起,可以拒絕H0,則可以接受令一種可能性的假設(shè)(又稱備選假設(shè),符號(hào)為H1),即兩樣本來(lái)自不同的總體,所以兩藥療效有差別。

統(tǒng)計(jì)學(xué)上規(guī)定的P值意義見(jiàn)下表

P值 碰巧的概率 對(duì)無(wú)效假設(shè) 統(tǒng)計(jì)意義

P>0.05 碰巧出現(xiàn)的可能性大于5% 不能否定無(wú)效假設(shè) 兩組差別無(wú)顯著意義

P<0.05 碰巧出現(xiàn)的可能性小于5% 可以否定無(wú)效假設(shè) 兩組差別有顯著意義

P <0.01 碰巧出現(xiàn)的可能性小于1% 可以否定無(wú)效假設(shè) 兩者差別有非常顯著意義

注意要點(diǎn)

理解P值,下述幾點(diǎn)必須注意: ⑴P的意義不表示兩組差別的大小,P反映兩組差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,并不表示差別大小。因此,與對(duì)照組相比,C藥取得P<0.05,D藥取得P <0.01并不表示D的藥效比C強(qiáng)。 ⑵ P>0.05時(shí),差異無(wú)顯著意義,根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理可知,不能否認(rèn)無(wú)效假設(shè),但并不認(rèn)為無(wú)效假設(shè)肯定成立。在藥效統(tǒng)計(jì)分析中,更不表示兩藥等效。哪種將“兩組差別無(wú)顯著意義”與“兩組基本等效”相同的做法是缺乏統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)的。 ⑶統(tǒng)計(jì)學(xué)主要用上述三種P值表示,也可以計(jì)算出確切的P值,有人用P <0.001,無(wú)此必要。 ⑷顯著性檢驗(yàn)只是統(tǒng)計(jì)結(jié)論。判斷差別還要根據(jù)專業(yè)知識(shí)。樣所得的樣本,其統(tǒng)計(jì)量會(huì)與總體參數(shù)有所不同,這可能是由于兩種原因

參考資料:http://baike.baidu.com/view/2968102.htm

spss怎么計(jì)算p值和卡方檢驗(yàn)?

卡方檢驗(yàn)

你的數(shù)據(jù)應(yīng)該用交叉列聯(lián)表做,數(shù)據(jù)錄入格式為:建立兩個(gè)變量,變量1是組別,

正常對(duì)照組用數(shù)據(jù)1表示,病例組用數(shù)據(jù)2表示;變量2是療效等分類變量,用1表示分類屬性1,用2表示分類屬性2,

還有一個(gè)變量3是權(quán)重,例數(shù)

數(shù)據(jù)錄入完成后,先加權(quán)頻數(shù)后點(diǎn)analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變量1選到rows里

,把變量2選到column里,然后點(diǎn)擊下面的statistics,打開(kāi)對(duì)話框,勾選chi-squares,

然后點(diǎn)continue,再點(diǎn)ok,出來(lái)結(jié)果的第3個(gè)表就是你要的卡方檢驗(yàn),第一行第一個(gè)數(shù)是卡方值,

后面是自由度,然后是P值。追問(wèn)不要百度答案

巴斯模型的P值與Q值怎么算

意義:P值=假設(shè)是正確但是被拒絕的概率=陰性個(gè)數(shù)/總個(gè)數(shù),是對(duì)與樣本數(shù)據(jù)的一個(gè)檢驗(yàn)概率;Q值=被拒絕但卻是正確的概率=假陽(yáng)性/推測(cè)為陽(yáng)性的個(gè)數(shù),是對(duì)你得到的推論的一種檢驗(yàn)概率,是基于P值計(jì)算出來(lái)的。可以說(shuō)Q值是對(duì)P值的再統(tǒng)計(jì)。具體計(jì)算你在google上輸入QVALUE R package,就會(huì)找到一個(gè)小的計(jì)算包,用起來(lái)很簡(jiǎn)單。追問(wèn)那如何用巴斯模型來(lái)進(jìn)行銷售的一個(gè)預(yù)測(cè)呢?

在EXCEL中如何運(yùn)用F值和自由度如何計(jì)算P值

1、打開(kāi)EXCEL軟件,點(diǎn)擊打開(kāi)插入中的“插入函數(shù)”選項(xiàng)。

2、找到函數(shù)FDIST,如下圖:

3、然后輸入相應(yīng)值,其中X是用來(lái)計(jì)算t分布的值,則在此處輸入已知的F值;Deg_freedom項(xiàng)填的是已知的自由度;Degrees_freedom2 分母自由度。根據(jù)需求填,此處以1為例:

4、最終計(jì)算結(jié)果見(jiàn)下圖。

p值如何計(jì)算

假設(shè)第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2

所以你的原假設(shè)就是p1=p2

樞軸變量T = (實(shí)際比例1-實(shí)際比例2)/根號(hào)(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

實(shí)際比例1=36/185

實(shí)際比例2=12/65

方差1=實(shí)際比例1×(1-實(shí)際比例1)/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471

方差2=實(shí)際比例2×(1-實(shí)際比例2)/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316

T=0.1774 查正態(tài)分布表得到P值是:2×(1-0.5675)=0.8650 沒(méi)有差異,完全沒(méi)有差異

為何×2?因?yàn)槟愕脑僭O(shè)是p1=p2 是雙側(cè)檢驗(yàn)

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