1楼：匿名用户
在分析化学中，计算值是什么意思？怎么计算？
酸度系数=pka酸度系数，又名酸离解常数，代号ka值，在化学及生物化学中，是指一个特定的平衡常数，以代表一种酸离解氢离子的能力。该平衡状况是指由一种酸（ha）中，将氢离子（即一粒质子）转移至水（h2o）。
统计学中t值p值是什么意思？怎么计算？
2楼：不是苦瓜是什么
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**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。
3楼：匿名用户
简单地说，t值和p值都用来判断统计上是否显著的指标， 例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.
03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢？是否贷款余额没增加1个单位，不良贷款就要增加0.
03个单位呢？那么可以通过计算其t值和p值来判断，经计算t=7.5,p=0.
000，根据假设检验的相关知识，可以判断这个方程式有意义的。
我认为，要想把它弄清楚，还是需要找本统计学原理的书看看好
4楼：东哥
,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);
具体问题具体分析，不同的检验方法求p值方法也不一样，统计的书上肯定都有；t值计算方法相似。
5楼：匿名用户
统计学中t值p值是什么意思，怎么计算统计学中的批直系踢值他的统计表去计算。
6楼：甲壳虫知道多
最通俗的来讲，p值代表原假设成立的概率，所以p值越小代表原假设越不成立，所以可以拒绝原假设。一般p值小于等于5%就可以视为原假设大概率不成立了。
7楼：忽悠村——村长
1：t 这是数理统计中的一种统计量 t统计量
2:而统计量指不含未知参数的样本函数。如样本x
8楼：匿名用户
正态分布中的参数
p=正态分布函数（）
t是其逆函数
如p(0)=0.5
卡西欧计算器上就有这功能
统计学中的“p”值是什么意思?怎么计算?
9楼：忘洛心
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 < 0.05 为有统计学差异， p<0.01 为有显著统计学差异，p<0.001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0.05 、0.01、0.
001。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或p = p。
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<0.05，d药取得p <0.01并不表示d的药效比c强。
2、p>0.05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 <0.001，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。
10楼：瑾
与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
拓展资料：
关于统计定义
在一定条件下，重复做n次试验，na为n次试验中事件a发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率na/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件a在该条件下发生的概率，记做p(a)=p。这个定义成为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率na稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（jacob bernoulli）。
从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件a发生可能性大小的一个数量指标。
11楼：墨竹亲亲
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=0.05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，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
2.均值的计算：
在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。
在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等。
拓展资料：
何时用算术平均值？何时用几何平均值？以及何时用中位数？
1. 这不能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其总体的数学期望就是其算术平均值。
此时，可用样本的算术平均值描述随机变量的大小特征。
2. 如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。
3. 如果服从对数正态分布，则可用几何平均值描述该随机变量总体的大小。此时，就可以计算变量的几何平均值。
4. 如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。退而求其次，此时可用中位数来描述变量的大小特征。
12楼：fu我若为王
统计学中p一般指概率。
以古典概率模型为例，概率的计算方法为：
古典定义
如果一个试验满足两条：
（1）试验只有有限个基本结果；
（2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。
这样的试验便是古典试验。
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。
这里，仅仅举例了简单的古典概率，其还有很多种模型。你可以找统计学的相关书籍进行学习。
拓展内容：概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性大小的量度。
随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有**和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是**”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中a事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。
经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数。该常数即为事件a出现的概率，常用p (a) 表示，与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
13楼：前行熊猫
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 < 0.05 为有统计学差异， p<0.01 为有显著统计学差异，p<0.
001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0.05 、0.
01、0.001。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或p = p。
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用sas、spss等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到p值( p-value，probability，pr)，p值是进行检验决策的另一个依据。
扩展资料：
p值由来
从某总体中抽
⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；
⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：
⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为h0）：如要比较a药和b药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即a药的总体疗效和b药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。
⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝h0。
如果p>0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受h0；如果p<0.05或p <0.
01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝h0，则可以接受另一种可能性的假设（又称备选假设，符号为h1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
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
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
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 (当c位于分布曲线的右端时) 或p = 2p (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 。
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下接受原假设。
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。
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