英國留學生如何計算統計學中的P值?

統計學中隨處可見P值。它們出現在各種假設檢驗中。但是如何計算P值呢?毫不奇怪，精確的計算取決于所用的檢驗類型。然而，有一個通用的過程適用于找到P值。在這篇文章中，你將學習如何計算統計學中的P值，為此，我將向你展示適用于所有假設檢驗的通用過程。

一、找到P值的通用過程

要找到樣本的P值，請執行以下步驟：

確定正確的檢驗統計量。

使用樣本的相關特性計算檢驗統計量。

指定檢驗統計量的抽樣分布特征。

將你的檢驗統計量放入抽樣分布中以找到P值。

二、如何計算統計學中的P值?

1.確定正確的檢驗統計量

所有假設檢驗都將您的樣本數據簡化為一個稱為檢驗統計量的單一數字。 t檢驗使用t值，F檢驗使用F值，卡方檢驗使用卡方值。選擇正確的檢驗統計量取決于您的數據類型以及您希望如何分析它。在找到p值之前，您必須確定將使用哪種假設檢驗和檢驗統計量。

檢驗統計量評估您的樣本數據與零假設的一致性。隨著檢驗統計量變得更極端，它表明您的樣本數據與零假設之間的差異更大。

2.計算檢驗統計量

如何計算檢驗統計量取決于您正在使用的檢驗類型。毫不奇怪，計算檢驗統計量的方法因檢驗類型而異。因此，要計算任何檢驗的p值，您需要知道正確的檢驗統計量公式。

3.指定檢驗統計量抽樣分布的特性

檢驗統計量是無單位的，單獨解釋它們可能有些棘手。您需要將它們放置在更大的背景中，以了解它們的極端程度。

檢驗統計量的抽樣分布提供了這個背景。抽樣分布是一種概率分布。因此，它們使您能夠計算與您的檢驗統計量的極端性相關的概率，從而讓我們找到p值!

例如，t值為2表示什么?它是否顯著?正如您將在示例中看到的，t分布回答了這個問題，并使我們能夠計算p值。

與任何分布一樣，相同的抽樣分布(例如t分布)可以具有多種形狀，這取決于其參數。在這一步中，您需要確定適合您設計和數據的抽樣分布的特性。這通常包括指定自由度(改變其形狀)以及測試是單尾還是雙尾(影響測試可以檢測效應的方向)。本質上，您正在將一般的抽樣分布調整為符合您的研究，以便為找到p值提供正確的概率。

4.將您的檢驗統計量放入抽樣分布中以找到P值

現在是找到P值的時候了，因為我們已經做好了一切準備。我們已經計算了我們的檢驗統計量，并確定了其抽樣分布的正確特性。現在，我們需要找到比我們觀察到的檢驗統計值更極端的值的概率。

在這個背景下，更極端的意味著對于雙尾測試，在零值兩側都更遠，對于單尾測試，在一個方向更遠。

此時，有兩種使用檢驗統計量和分布計算P值的方法。概率分布的公式相對復雜。因此，您不會直接計算它。相反，您將使用在線計算器或檢驗統計量的統計表之一。我將在示例中展示這兩種方法。

總之，計算P值涉及確定和計算您的檢驗統計量，然后將其放入其抽樣分布中，以找到更極端值的概率!

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