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主要是指心率，比如心率65次/分就写成P：65次/分，正常人的心率和脉率是一样的，你说的脉律是脉搏的节律，就是整齐不整齐的意思。和脉率是两回事哦！希望你给你有所帮助！
p应该代表表达率，
P< 表示 表达率低于这个数值
p在医学上表示脉搏的意思。
脉搏（英语：Pulse）为人体表可触摸到的动脉搏动。人体循环系统由心脏、血管、血液所组成，负责人体氧气、二氧化碳、养分及废物的运送。血液经由心脏的左心室收缩而挤压流入主动脉，随即传递到全身动脉。
动脉为富有弹性的结缔组织与肌肉所形成管路。当大量血液进入动脉将使动脉压力变大而使管径扩张，在体表较浅处动脉即可感受到此扩张，即所谓的脉搏。
正常人的脉搏和心跳是一致的。正常成人为每分钟60～100次，常为每分钟70～80次，平均约每分钟72次。老年人较慢，为每分钟55～60次。
脉搏的频率受年龄和性别的影响，胎儿每分钟110～160次，婴儿每分钟120～140次，幼儿每分钟90～100次，学龄期儿童每分钟80～90次。
正常范围：
脉搏即动脉搏动，脉搏频率即脉率。正常人脉率规则，不会出现脉搏间隔时间长短不一的现象。正常人脉搏强弱均等，不会出现强弱交替的现象。
另外，运动和情绪激动时可使脉搏增快，而休息、睡眠则使脉搏减慢。成人脉率每分钟超过100次，称为心动过速；每分钟低于60次，称为心动过缓。
临床上有许多疾病，特别是心脏病可使脉搏发生变化。因此，测量脉搏对病人来讲是一个不可缺少的检查项目。中医更将切脉作为诊治疾病的主要方法。心动周期中，由于心室收缩和舒张的交替进行，脉管发生周期性扩张和回位的搏动。
病情危重，特别是临终前脉搏的次数和脉率都会发生明显的变化。脉搏的变化也是医生对病人诊断的其中一项依据。注：安装泵式人工心脏者无脉搏。
MR医学代号？
论文中p值也叫检验p值是否定原假设的强度。
p值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。 如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。 总之,P值越小,表明结果越显著。
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（或）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。
没有P”“D”之说，只有“PD”，具体代表意思如下：
医学中常见的英文词组：
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
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 < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<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 、、。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{ > F}或P = P{ > 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<，D药取得P <并不表示D的药效比C强。
2、P>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 <，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
P值来源于六西格玛管理，是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。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。
主要是指心率，比如心率65次/分就写成P：65次/分，正常人的心率和脉率是一样的，你说的脉律是脉搏的节律，就是整齐不整齐的意思。和脉率是两回事哦！希望你给你有所帮助！
脉率就是脉搏、心率英文：pulse
医学术语里P指脉率。P代表脉搏，是Pulse英文的简写。脉率（pulse rate）是每分钟脉搏的次数，正常情况下与心率一致，与呼吸的比例约为4：1～5：1。
脉率的快慢受年龄、性别、运动和情绪等因素的影响。成人每分钟超过100次，称为心动过速，每分钟低于60次，称为心动过缓。临床上有许多疾病，特别是心脏病可使脉率发生变化。因此，测量脉率对病人来讲是一个不可缺少的检查项目。中医更将切脉作为诊治疾病的主要方法。
扩展资料：
健康成人在安静状态下脉率为60～100次/min，女性稍快。
脉率受年龄和性别的影响，婴儿每分钟120－140次，幼儿每分钟90－100次，学龄期儿童每分钟80－90次，成年人每分钟70－80次。
另外，运动和情绪激动时可使脉率增快，而休息，睡眠则减慢。发烧时，人体的脉率会有所增高，一般每增多20下，相应体温会增高1摄氏度左右。
参考资料来源：百度百科-脉率
在体检表中出现时就是指脉搏。心脏功能正常的情况下心率和脉搏相等。
p值统计学意义是：
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。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
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。
扩展资料：
选择一个检验统计量（例如z 统计量或Z 统计量），该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值；如果
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。
P<时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于。
扩展资料：
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。