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这是统计学中的显著性检验，P 0. 05表示其发生的概率可能是5%，比较的结果有显著差异，有时看到P 0. 01则表示概率是1%，其结果存在极其显著的差异。
表1 Z= P= 表2 Z= P= 你的资料不适合进行卡方检验，适合用非参数检验，上面结果是用非参数检验计算的。下面是SAS程序。 data tm; do a=1 to 2; do b=1 to 3; input f@@; output; end; end; datalines; 26 11 2 15 18 。
不知道你想要计算的是总的卡方还是每组之间的比较：根据你提供的数据：X2= , df = 5, p= 两组之间差异有统计学意义
是概率p值和卡方值sas程序：data nn;input x$ y$ count@@;cards;ob l 84 ob m 36 ob h 3 co l 42 co m 74 co h 8 ;proc freq;tables x*y /chisq expected;weight count;run;结果：卡方值= p <
你这个每组的出现创面渗出或者创面感染的数目太少了，卡方检验要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 这得用Fisher确切概率吧。。。。卡方貌似做不了 如果是计算两组间机械化静脉炎、置管局部感染、导管阻塞、血栓形成、导管异位的差异：X^2 = , df = 4, p= 结论，试验组与对照组各病之间差异无统计学意义。 X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~ 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。 P是检验水平，F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。 拓展资料 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个： 1. 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。 2. 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。 总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。 组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。 MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。 因为标记蛋白质常用“异硫氰酸荧光素酯”这种物质，F/P值中的F就是指荧光素（fluorescein），P就是指蛋白质（protein）。F/P值又叫荧光素与蛋白质结合比率（fluorescein to protein）。是荧光素吸收峰强度与蛋白质吸收峰强度的比值。 F值表示整个拟合方程的显著性，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好。 P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P<表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。 r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏等，取值范围是【-1，1】，越接近正负1越好。R平方=SSR/SST。其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。 P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标，意思是P值小于.05，表示两组存在显著差异，意思是P值小于.01，表示两组的差异极其显著，可以用SPSS统计，根据自变量应该是果蝇的性别，因变量应该是寿命，自变量是名义变量，因变量是连续变量，所以用单因素方差分析就可以得出结果了。 另外在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出来，并把P值放在后面用括号括起来。 扩展资料： F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。 F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为，该检验的稳健型还是相当可靠的。 参考资料来源：百度百科-F检验 1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。 2、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。 计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。 统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。 参考资料：百度百科-统计学 t是T检验的值 p是概率，p＜或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著 t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），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。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛，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值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。统计学是在统计实践的基础上，它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。 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。 t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），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。 综合来说，P值更重要一点。 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。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。 即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。医学论文x值和p值怎么算
医学论文里的F和P
医学论文里t和p怎么来的