手工计算 p 值

计算 p 值简介

在计算 p 值时会使用原假设下检验统计量的抽样分布、样本数据、正在进行的检验的类型（下尾检验、上尾检验或双侧检验）。

p 值：

下尾检验的 p 值的指定方式：p 值 = P（TS ts | H₀ 为真）= cdf(ts)
上尾检验的 p 值的指定方式：p 值 = P（TS ts | H₀ 为真）= 1 - cdf(ts)
假定 H₀ 下检验统计量的分布围绕 0 对称，双侧检验的指定方式如下：p 值 = 2 * P（TS |ts| | H₀ 为真）= 2 * (1 - cdf(|ts|))

其中：

对于大多数假设检验，Minitab 都将自动显示 p 值。但是，您也可以使用 Minitab 来“手工”计算 p 值。要在 Minitab 中手工计算 p 值，请执行以下操作：

结果 (cdf(ts)) 是检验统计量等于或小于在 H₀ 下基于样本实际观测到的值的概率。

假设您执行单样本下尾 z 检验，根据数据计算的统计量的结果值为 −1.785 (ts= −1.785)。您希望计算 z 检验的 p 值。

此值是检验统计量假定一个值等于或小于（在 H₀ 下）基于样本实际观测到的值的概率。P(TS < −1.785) = 0.0371。因此，p 值 = 0.0371。

现在，假设您执行单样本上尾 z 检验，根据数据计算的统计量的结果值为 1.785 (ts= 1.785)。您希望计算 z 检验的 p 值。

选择计算 > 概率分布 > 正态。
选择累积概率。
必要时，在均值中输入 0，在标准差中输入 1。
选择输入常量并输入 1.785。
在可选存储中，输入 K1。单击确定。 K1 包含检验统计量假定一个值等于或大于（在 Ho 下）基于样本实际观测到的值的概率。P(TS < 1.785) = 0.9629。对于上尾检验，需要用 1 减去该概率。
选择计算 > 计算器。
在将结果存储在变量中中，输入 K2。
在表达式中，输入 1-K1。单击确定。
选择数据 > 显示数据。
选择K2。单击确定。

此值是检验统计量假定一个值等于或大于（在 H₀ 下）基于样本实际观测到的值的概率。P(TS > 1.785) = 0.0371。因此，p 值 = 0.0371。

由于正态分布是对称分布，则可以输入 −1.785 作为输入常量（在步骤 4 中），之后您就不必用 1 减去该值。

假设您执行单样本双尾 z 检验，所得到的检验统计量为 1.785 (ts= 1.785)。您希望计算 z 检验的 p 值。

由于从样本计算的检验统计量值为正数，因此将计算上尾 p 值。当从样本计算的检验统计量值为负数时，将计算下尾 p 值，在步骤 5 中需要在可选存储中输入 K2。单击确定。
此值是单尾检验的 p 值。对于双尾检验，您需要将此值乘以 2。
选择计算 > 计算器。
在将结果存储在变量中中，输入 K3。
在表达式中，输入 2*K2。单击确定。
选择数据 > 显示数据。
选择 K3。单击确定。

此值是检验统计量假定一个值等于或大于（在 H₀ 下）基于样本实际观测到的值的绝对值的概率的 2 倍。2* P(TS > |1.785|) = 2 * 0.0371 = 0.0742。因此，p 值 = 0.0742。

根据检验或数据的类型，所进行的计算的确会发生变化，但 p 值通常按相同的方式进行解释。