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p值小于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。”
可能显著，可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
这个严谨的说，就直接对这个p=进行一个讨论 可能是显著 也可能是不显著，因此可以在以后的研究中扩大样本量进一步求证。 但实际是你双击以下 那个 肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于，一般都是大于
扩展资料
如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。常用的显著性水平是，和[1]。
不同的水平各有优缺点。水平越小，判定显著性的证据就越充分，但是不拒绝错误零假设的风险，犯第二类错误的可能性就越大，统计效力就越低。
选择水平不可避免地要在第一类错误和第二类错误之间做出权衡。如果犯第一类错误造成的后果不严重，比如在试探性研究中，我们可以将α水平定得高一些，如或。
如果研究样本很小，为了提高统计效力，我们在某些研究中也不妨提高口水平。但是，如果犯第一类错误造成的后果很严重，比如我们要基于某项研究发现决定是否在全国推行某项教学改革，我们则需要将α水平定得低一些，如或。
参考资料：百度百科-显著性检验
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。
只能干预前后空腹血糖和餐后2小时血糖分别用配对t检验，用具体数值用SPSS 才好求出，配对t检验要求出处理前后差值的均值和标准差才能计算，该数据是前后二者的均值和标准差，无法求。得出来的应该有2个P,空腹和2小时比较没意义！
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。
应采用配对t检验，但须有105例干预前后的具体数据，而不是仅有一个均值及标准差的描述。否则，只能套用独立样本t检验了。
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。
发表一篇论文的价格费用高低跟四个要素有关系，一个是期刊的级别，一个是论文的版面字数，还有一个论文发表的时间以及查重费用这几者构成了研究生发表论文的费用。
期刊费用
（一）、发表期刊的级别影响费用
1、省级期刊费用一般在600-1500元一个版面。
2、国家级期刊自己投稿费用一般在1200-2000元一个版面，如果是特殊的发表形式，比如法律或医学类型的期刊，相对会贵一些。根据不同要求去发表，价格最高的上万元甚至是更多都会有的。
3、普通学报费用在1000元左右一个版面
4、国内核心期刊费用几千甚至上万元不等，C刊发表的费用跟期刊的类别都有很大的关系，如果你们单位指的C刊是核心的话那费用多在3-5万元不等，也有一些需要数十万元的费用。
5、一般SCI论文的版面费在1000-1500美元左右，换算成人民币的话就是7000-10000人民币左右，但是也有少数期刊的版面费非常高，达到15000元以上。而且论文还需要请专业机构润色，一般润色费用大约2000-3000元。
（二）、论文字符
论文字符数越多，所占版面越多，价格越高。这2年国家大力整顿学术界，各大杂志社纷纷整改，字符数也比原来的增加了。
1、省级、国家级刊物对论文字符数要求3000-5000字左右
2、普通学报对论文字符数要求在5000-8000
3、核心期刊对论文要求8000以上。
（三）、出刊时间影响费用
按照正常刊期发表，费用最低，加急的时间越快，费用越高。
（四）、选择投稿方式不同，价格也不一样
自己投稿和选择代发机构帮忙投稿，价格也不同。在投稿过程中有特殊要求的话，价格也会提升。想要将发表价格控制在最低，可以选择自己投稿的方式，可以省去一部分的中间费用。
这个要根据作者的专业、投稿的期刊等级、论文的水平、要求的周期等等很多因素确定，因为的作者们来自各行各业，适合他们的期刊也不一样，论文字数也不一样，所以版面费也会有区别的。比如普刊肯定是相对便宜的，有的一千多也可以发，核心期刊就会贵一些，一两万也很正常，我们常发SCI也不便宜，几千美元也有，折合人民币也要几万，另外这个并不是越贵越好，主要还是看作者的个人情况和具体需求。
普通期刊，又称普刊，主要是省级期刊和国家级期刊，会根据刊物等级、上网情况、发行周期等不同，来收取几百元到几千元的费用，一般是在800-2000之间。其中，国家级期刊发表论文要比省级期刊更高一些。国内核心期刊，包括科技核心、北大核心、南大核心等，根据发表的难度不同，收费标准差异也比较大，基本上都在万元以上，其中，科技核心收费最低，差不多都是1万元起步。北大核心次之，收费多是2万元起步，南大核心最高，大概是3万元起步。国外核心期刊，主要是SCI和EI，根据专业不同，收费上有差异，都在几万元左右，甚至更高。一般来说，比南大核心，EI收费会略低一些，SCI收费会更高一些。
发论文不一定要花钱。如果作者的水平比较高，时间比较充裕，完全可以尝试自己投稿，有些期刊不仅不收版面费，还会给作者稿费，不过这样的期刊要求也会比较高，审稿周期也比较长，作者要有心理准备。
发表论文的费用高低跟四个要素有关系，一个是期刊的级别，一个是论文的版面字数，还有一个论文发表的时间以及查重费用这几者构成了研究生发表论文的费用。
（一）、发表期刊的级别影响费用
1、省级期刊费用一般在600-1500元一个版面。
2、国家级期刊自己投稿费用一般在1200-2000元一个版面，如果是特殊的发表形式，比如法律或医学类型的期刊，相对会贵一些。根据不同要求去发表，价格最高的上万元甚至是更多都会有的。
3、普通学报费用在1000元左右一个版面。
4、国内核心期刊费用几千甚至上万元不等，C刊发表的费用跟期刊的类别都有很大的关系，如果你们单位指的C刊是核心的话那费用多在3-5万元不等，也有一些需要数十万元的费用。
5、一般SCI论文的版面费在1000-1500美元左右，换算成人民币的话就是7000-10000人民币左右，但是也有少数期刊的版面费非常高，达到15000元以上。而且论文还需要请专业机构润色，一般润色费用大约2000-3000元。
（二）、论文字符
论文字符数越多，所占版面越多，价格越高。这2年国家大力整顿学术界，各大杂志社纷纷整改，字符数也比原来的增加了。
1、省级、国家级刊物对论文字符数要求3000-5000字左右
2、普通学报对论文字符数要求在5000-8000
3、核心期刊对论文要求8000以上。
（三）、出刊时间影响费用
按照正常刊期发表，费用最低，加急的时间越快，费用越高。
注：出刊时间越着急越贵（很多期刊并不是说都可以进行加急，因此大家要发表论文还是需要提前进行投稿）
（四）、选择投稿方式不同，价格也不一样
自己投稿和选择代发机构帮忙投稿，价格也不同。在投稿过程中有特殊要求的话，价格也会提升。想要将发表价格控制在最低，可以选择自己投稿的方式，可以省去一部分的中间费用。
p值统计学意义是什么？
p值，也称显著性值或者Sig.值，用于描述某件事情发生的概率情况，其取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是、以及。在绝大多数情况下，如果p值小于，则说明至少有99％的把握，如果p值小于（且大于或等于），则说明至少有95％的把握，如果p值小于（且大于或等于），则说明至少有90％的把握。
在统计语言表达上，如果p值小于，则称作水平显著，例如，研究人员分析X对Y是否存在影响关系时，如果X对应的p值为（由于小数位精度要求，展示为），则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99％的把握，统计语言描述为X在水平上呈现显著性。
如果P值小于(且大于或等于)，则称作在水平上显著。例如，研究人员在研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异时，如果对应的P值为，则说明在水平上呈现出显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握。绝大多数研究希望P值小于，即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于，如方差齐性检验时需要P值大于（此处P值大于说明方差不相等）。
假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。
“假设”这个词带了不确定性，常说假设一个事情发生了就怎么样，就是这个事情可能发生，也可能不发生，所以我们从概率这里说起。
生活中很多事件发生看似是随机的、偶然的，比如你打麻将扔骰子，扔到1就是1，扔到6就是6，但实际上这个事件是服从一定概率分布的——均匀分布，扔到1~6这六个数的概率是一样的，都是六分之一。
均匀分布的特点就是事件的各种情况发生的概率是相等的。这种分布是很简单的。然后现在来说另外一种很常见很重要应用很广泛的分布——正态分布。
正态分布是一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量，许多变量的概率分布都服从正态分布。例如：某地区儿童的发育特征，身高。体重等。在同一条件下，产品的质量以平均质量为中心上下摆动，特别差或者特别好的都是少数，多数处于中间状态，正态分布是最重要的一种连续型分布，有着非常广泛的应用。
显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。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的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=或α=。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
SPSSAU操作计算：
如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为，p值为大于，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。
p就是显著性=sigF的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。
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。
统计学意义（p值）zt结果的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。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。在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果≥p>被认为是具有统计学意义，而≥p≥被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。
如果是毕业论文。至少要1万字，以上。因为医学论文。内容很多。太少了，说不清楚。如果是一般性论文。至少也要5000字左右。
如果是专科论文的话，那么一般来说字数会要求在5000字左右，一般少一点的话，3000字就可以了。
论文发表的价格从几百到几万各不相同，主要取决于需要发表的期刊的级别、论文的字符数和见刊的时间。级别越高的杂志，相应的价格也会越高。详细情况请咨询：旋威医学编译。
一般医学论文的价格具体还得看论文发表的要求，你可以先去脚印论文网问问详情。会有专业人员帮你解答的。