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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。
T temperature 体温P pulse 脉搏R respiration 呼吸BP blood pressure 血压
T、P、R、Bp?各代表什么？代表人体的四大生命体征分别代表体温、脉搏、呼吸、血压。管住嘴，迈开腿，养成良好的生活方式，让生命体征保持在正常范围内。中国协和医科大学 - 即，清华大学，北京协和医学院，心血管疾病的预防和控制，是全国最大的。复旦大学，华中科技大学同济医学院心血管疾病的技术也有很强的实力。其他领先的专业分布如下：四川大学（西医科大学）：口腔医学;中国医科大学内科学（呼吸病），皮肤病与性病;上海交通大学：整形外科;苏州大学放射学;京，南京理工大学中国传统医药：中国传统医学。你让你自己决定哦！为了让子医药类药剂：北京理工大学，中国医学，中国传统医学的上海大学，南京理工大学中国传统医学，中国传统医药人体解剖学成都理工大学组织胚胎学：复旦大学免疫学：北京大学，中国协和医科大学病原生物学：复旦大学病理学与病理生理学：北京大学，中国协和医科大学，中南大学，复旦大学，汕头大学法医科学：西安交通大学辐射医学科学（心血管病，血液病）苏州大学学报（哲学社会科学版）：北京大学科学（心血管病，血液病，消化系统疾病，内分泌和代谢性疾病）：科学（呼吸系病）：中国医科大学，中国协和医科大学科学（心血管病，传染病，肾病）：复旦大学科学（血液病，消化系统疾病，内分泌与代谢病）：上海第二医科大学科学（血液病）：苏州大学科学（传染病）：浙江大学学报（心血管疾病，呼吸系统疾病）：华中科技大学的科学和技术科学（内分泌与代谢性疾病）：中南大学科学（肾病）：中山大学大学内科（传染病）重庆医科大学科学（呼吸病）：四川大学儿科学：北京大学，复旦大学，上海第二医科大学，重庆医科大学神经科：吉林大学，中南大学，复旦大学，中山大学大学精神病与精神卫生学：北京大学，中南大学，皮肤病与性病：北京协和医学院，中国影像医学与核医学，中国医药大学：中国协和医科大学，复旦大学临床试验诊断：重庆医科大学手术（骨骼，泌尿系）：北京大学手术（心胸）：中国协和医科大学外科（脑外科）：首都医科大学医疗外科（普外科，泌尿外科，外神外骨骼）：复旦大学外科学（整形）：上海第二医科大学外科（普外）：南京理工大学，华中科技大学和技术，孙中山大学，四川大学外科学（胸心）：中南大学，的手术的（泌尿外）：天津医科大学妇产科：北京大学，中国协和医科大学，华中科技大学眼科学：北京大学首都医科大学，复旦大学，中山大学大学耳鼻咽喉科学：首都医科大学研究所，复旦大学肿瘤学：北京大学，中国协和医科大学，复旦大学，中山大学大学，天津中医药大学运动医学：北京大学麻醉：中国协和医科大学学院口腔基础医学：四川大学流行病学和生物统计学，北京大学，上海第二医科大学，武汉大学：北京大学山东大学劳动卫生与环境卫生：华中科技大学广州大学科学与技术，
医学里BP代表血压，T代表体温，P代表脉搏
1、血压（bloodpressure，BP）是指血液在血管内流动时作用于单位面积血管壁的侧压力，它是推动血液在血管内流动的动力。
2、人体内部的温度称体温。保持恒定的体温，是保证新陈代谢和生命活动正常进行的必要条件。体温是物质代谢转化为热能的产物。
3、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。
扩展资料
人体正常指标
温度用腋下测量正常是36－37摄氏度
心率正常是60－100次/分钟
血压正常不高于140/90mmHg，不低于90/60mmHg
总血量:65--90ml/kg,
全血比重：男女
血浆：
参考资料来源：百度百科-血压
百度百科-脉搏
百度百科-正常体温
bp 的代表下面的含义1. BP（Boiling Point ），（物理学）沸点。2. BP（blood pressure），（医学）血压。3. Basis Point（bp）基点。用于金融方面，债券和票据利率改变量的度量单位。一个基点等于1个百分点的1%，即，因此，100个基点等于1%。 4. bp（base pair），（生物学）碱基对。 1bp=1碱基对。5. BP(British Petroleum)，英国石油集团公司。 6. BP（beeper），BP机，寻呼机，传呼机。7. BP（Back Propagation），反向传播。 8. BP（Base Pointer），基址指针寄存器。 9. BP（Bachelor of Pharmacy），药学士。（Bachelor of Philosophy ），理学学士，哲学学士。11. BP（Back Pressure），反压力。（Band Pass），（无线电）（计算机）带通。（Barometric Pressure ），大气压。（Beacon Point ），海岸信标，航标站。（Boiler Pressure ），锅炉压力。（British Patent ），英国专利。（British Phamacopoeia），《英国药典》。（Baghdad Pact ），《巴格达条约》（Break Point）， （计算机）中断点。（Bottom Plug ），下电嘴，下电咀（Blueprint ），蓝图。（Board President ），董事长。23、蓝相(BP)（Benzophenone, di-phinyl ketone），二苯甲酮编辑本段25、泡打粉（Baking Powder） ，泡打粉的缩写。 (Buying Power) 购买力。编辑本段27、扩充包、素材包(Booster Pack ; 扩充包 ; 素材包)是游戏中队游戏本身进行扩
在计算机科学和电子工程领域中，T通常代表时钟周期的符号。时钟周期是CPU或其他电子设备内部的一个基本单位，它定义了设备内部各个部件的工作节奏和协调。时钟周期的长度取决于设备的时钟频率，通常以纳秒（ns）或者皮秒（ps）为单位。3. 细胞周期（Cell Cycle）在生物学和医学领域中，T通常代表细胞周期的符号。细胞周期是指细胞从一次分裂开始到下一次分裂结束的整个过程。细胞周期分为四个阶段：G1期、S期、G2期和M期，其中M期是细胞分裂期。T常常作为一个重要的参数，用来描述细胞的生长和分裂过程。T和P是什么意思（解释T和P在什么领域中的含义）1. 压力（Pressure）
体温（T）（C）、脉率（P）（次/min）、呼吸频率（R）（次/min）、血压（BP）（kPa ）。
T，P，R，Bp这四个是人生命的基本体征.T是体温，P是脉搏，R是呼吸，Bp是血压。这是的各项生命体征来的，反应一个人的健康状况以及生理变化，根据这些生命指标对患者做出诊断和制订.
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。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。
扩展资料：
Fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
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 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 统计中t值和p值的区别为：1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、P值，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。p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。 eviews中的关于相关度研究自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，一般而言P<即可，当然有的研究p<也是可以接受的。X1的P值为，X3的P值为，说明这两个变量对因变量影响显著 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。 我们常常在统计学应用中看到P值，F值，T值，这些参数是什么？我想应该先讲讲“假设检验”，弄明白假设检验，很多问题就通了。 本文首先介绍了假设检验在统计学的位置，然后从 显著性检验 、 P值的疑问 、 假设检验方法的使用 三个角度描述假设检验。 统计学按照发展阶段和侧重点不同，可分为描述统计学和推断统计学 [1] 描述统计学 是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量表示； 推断统计学 主要阐述如何根据部分数据(样本统计量)去推论总体的数量特征及规律性的一系列理论和方法 假设检验(hypothesis testing)作为推断统计学的重要部分，用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。 显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。 常用的假设检验方法有Z检验、T检验、卡方检验、F检验等 [2] 显著性检验（significance test）是假设检验的一种最常用的方法，用于检测实验组与对照组是否有差异以及差异是否显著的办法。 因为显著性检验<假设检验<推断统计学，所以显著性检验具有以下特点： 小概率事件实际不可能性原理是显著性检验的基本原理，如果P小于阈值 ，表明事件是小概率事件，存在发生的可能性但可能性不大甚至不可能发生，所以认为 大概率不会发生，拒绝原假设。 显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了所愿意承担的风险。 通常取α=或α=。这表明，当作出决策时，其正确的可能性为95%或99%，有或α=下错结论的风险。 置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数 置信度 = 1-α 什么是显著性差异？ H0和H1的设置，不管在什么场景要满足： 赌场上你想检查一下抛掷的硬币是否被动过手脚，要求抛几次硬币看结果是不是公平的。 总共扔了十次，也都是“花”朝上，认为很可能这枚硬币不是公平的。 这就是假设检验： 你提出假设：说硬币是正常的 （H0：硬币是正常的；H1：硬币不正常） 我提出要检验你的假设：扔十次，看实验的结果是不是和你的假设相符 反复扔硬币应该符合二项分布 总共扔10次硬币，那么是出现7次正面之后，可以认为“硬币是不公平的”，还是在出现9次正面以后认为“硬币是不公平”，这是一个主观标准，看你能够承担的风险有多大，也就是显著性水平 。 例如取 为， ，则认为原假设是小概率事件，拒绝原假设，认为硬币不正常，存在显著性差异（和正常硬币的抛掷分布情况很不一样）。 由于取 为，所以这个决策有95%的准确性。 P值是指在特定的统计假设模型下，数据的某个统计指标（如两组样本均数之差）等于观察值或比观察值更为极端的概率。 上文显著性检验就是比较P值和 之间的关系做出决策，但对P值的争议很大，因此需要单独讲一讲P值。 目前科学界对P值的使用存在很大的置疑，认为P值是是扰人烦的蚊子，是皇帝的新衣，比“毫无用处”还糟糕 [6] 。 林泽民教授2016/6/6在台湾政大社科院的演讲，题目为《看电影学统计：p值的陷阱》提到统计学很快会有很重大的改变，传统的作法：用P值来作统计检定的作法，大概再过几年就不容易再存在。 2018年1月22日，美国政治学顶级学术期刊《政治分析》在他们的官方twitter上宣布从2018年的开始的第26辑起禁用p值。根据该刊的声明，其主要原因是：“p值本身无法提供支持相关模式或假说之证据。” 在临床试验中P值的使用尤为普遍，用来检验药物的有效性，P值问题使得近半数的相关论文可靠性被推翻。 为什么说P值是个陷阱？为什么P值本身无法支持相关模式或假说之证据？ 主要原因是因为：P值只能对样本数据负责，但模型的意义在于推断总体，所以总有以偏概全的风险存在。同时，因为P值易受样本操控，而很多研究为了得到想要的结论，往往是不断调整样本量，直到得到想要的结果 [8] 。 P值本身是没有问题的，但如果单纯只依赖P值是否小于 做出决策却也是不可取的，学术界反对的是P值的滥用。 美国统计协会（American Statistical Association，ASA）全面透彻地梳理了统计界关于P值的统计意义并形成共识 [7] ： 而常用统计推断检验方法分为两大类：参数检验和非参数检验 根据总体数据是否服从某种分布，采用参数检验和非参数检验两种检验方法，具体使用哪种检验方法根据属性和要求决定。 某公司运营团队为了针对活跃度提升专题运营活动的效果进行测试，从同样群体中抽出两组人群，一组运营组，一组对照组。30天后运营活动结束后，想要知道该次针对性运营是否有效，两组活跃度分数是否差异明显? T检验是数据化运营效果分析中应用最多的方法和技术。使用要求为：1）样本组之间独立；2）每组样本来自正态分布总体；3）两个独立样本方差相等。 虽然两组都是独立的，但两组样本的总体不一定是正态分布的，方差也不一定相等，我们可以采用非参数检验—wilcoxon符号秩检验。 wilcoxon符号秩检验适用于两个独立样本间的两两比较。 如果不能确定总体是否为正态分布，则只能退而求其次用非参数检验的方法。如果满足T检验要求，有限考虑T检验的结果。 [1] 推断统计学： [2] 假设检验： [3] 显著性水平： [4] 显著性差异： [5] 统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？ [6] 统计学里“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的风流才子： [7] 临床试验中P值的意义及结果： [8] P值的陷阱： [9] 非参数检验： 1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、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。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。扩展资料：F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就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。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率，如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。参考资料：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t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。医学论文中的f值t值和p值
医学论文t值和p值