如何算一個葯物網路的p值

A. p值怎麼計算

P 值即概率,反映某一事件發生的可能性大校統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 為顯著, P <0.01 為非常顯著,其含義是樣本間的...

B. 如何計算醫學統計中的p值和x方

用四方格小軟體計算的結果。

具體公式不是一句話能夠講清楚的，請學習大學《數理統計學》

C. P值如何計算

簡介
假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。用SAS、SPSS等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是進行檢驗決策的另一個依據。 P 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。實際上，P 值不能賦予數據任何重要性，只能說明某事件發生的機率。 P < 0.01 時樣本間的差異比P < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示Pr > F，也可寫成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

下面的內容列出了P值計算方法
(1) P值是： 1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。 2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。 3) 觀察到的(實例的) 顯著性水平。 4) 表示對原假設的支持程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。 (2) P 值的計算： 一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0 為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C ，根據檢驗統計量X 的具體分布，可求出P 值。具體地說: 左側檢驗的P 值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即:P = P{ X < C} 右側檢驗的P 值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率:P = P{ X > C} 雙側檢驗的P 值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。若X 服從正態分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。 計算出P 值後，將給定的顯著性水平α與P 值比較，就可作出檢驗的結論: 如果α > P 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。 如果α ≤ P 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = P 值時，也即統計量的值C 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。 整理自： 樊冬梅，假設檢驗中的P值. 鄭州經濟管理幹部學院學報，2002，韓志霞, 張 玲，P 值檢驗和假設檢驗。邊疆經濟與文化，2006中國航天工業醫葯,1999

P值是怎麼來的
從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為H0）：如要比較A葯和B葯的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即A葯的總體療效和B葯相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。⑵、選擇適當的統計方法計算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.01），決定接受還是拒絕H0。如果P＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕H0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為H1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩葯療效有差別。

統計學上規定的P值意義見下表
P值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
P＞0.05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
P＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
P ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義

注意要點
理解P值，下述幾點必須注意： ⑴P的意義不表示兩組差別的大小，P反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，C葯取得P＜0.05，D葯取得P ＜0.01並不表示D的葯效比C強。 ⑵ P＞0.05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在葯效統計分析中，更不表示兩葯等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。 ⑶統計學主要用上述三種P值表示，也可以計算出確切的P值，有人用P ＜0.001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。判斷差別還要根據專業知識。樣所得的樣本，其統計量會與總體參數有所不同，這可能是由於兩種原因

D. 醫學統計學中P值的意義及詳細的計算方法

P值是採用假設檢驗的方法來計算的。舉個例子來說明：比較兩個樣本的均數有沒有差別，採用反證法，首先建立假設檢驗，H0：假設兩組沒有差別，H1：假設兩組有差別。通過假設兩組沒有差別計算出其沒有差別的概率，一般取P＜0.05作為臨界值，若P＜0.05則代表隨機抽取的兩組均數沒有差別的概率小於0.05，為小概率事件，此時拒絕H0，接受H1。P＞0.05接受H0。
但是P值的大小隻能代表兩者是否具有統計學差異，不能代表差異的大小。詳細的計算方法要根據你採用的統計學方法具體計算，現在這步一般都採用統計軟體SPSS、SAS等來完成。
希望對你有所幫助。

E. 統計學中的P值應該怎麼計算

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據P值的大小和實際問題來解決。

(5)如何算一個葯物網路的p值擴展閱讀

統計學中回歸分析的主要內容為：

1、從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。

2、對這些關系式的可信程度進行檢驗。

3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

4、利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

F. 如何計算葯物的PDE

經查詢，在ICH Q3C發現計算公式，F1至F5系數解釋如下： F1 為考慮種類之間差異的系數。 F1 ＝5 從大鼠劑量推斷人用劑量的系數。 F1= 12 從小鼠劑量推斷人用劑量的系數。 F1=2 從狗劑量推斷人用劑量的系數。 F1=2.5 從兔劑量推斷人用劑量的系數。

G. 如何求P值，P值到底是啥。。。

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

計算方法

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

左側檢驗

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果P<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果0.01<P值<0.05，說明較弱的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果P值>0.05，說明結果更傾向於接受假定的參數取值。

可是，那個年代，由於硬體的問題，計算P值並非易事，人們就採用了統計量檢驗方法，也就是我們最初學的t值和t臨界值比較的方法。

統計檢驗法是在檢驗之前確定顯著性水平α，也就是說事先確定了拒絕域。但是，如果選中相同的 ，所有檢驗結論的可靠性都一樣，無法給出觀測數據與原假設之間不一致程度的精確度量。

只要統計量落在拒絕域，假設的結果都是一樣，即結果顯著。但實際上，統計量落在拒絕域不同的地方，實際上的顯著性有較大的差異。

因此，隨著計算機的發展，P值的計算不再是個難題，使得P值變成最常用的統計指標之一。

H. 如何計算P值

假設第一組野生型的患病率是p1,第二組是p2
所以你的原假設就是p1=p2
樞軸變數T = (實際比例1-實際比例2)/根號(方差1+方差2) ~ N(0,1) 標准正態分布
實際比例1=36/185
實際比例2=12/65
方差1=實際比例1×（1-實際比例1）/n1=36/185×149/185×1/185=0.0008471
方差2=實際比例2×（1-實際比例2）/n2=12/65×53/65×1/65=0.002316
T=0.1774 查正態分布表得到P值是：2×(1-0.5675)=0.8650 沒有差異,完全沒有差異
為何×2？因為你的原假設是p1=p2 是雙側檢驗

I. 統計P值是什麼，怎麼算

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

計算：

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

1、左側檢驗

(9)如何算一個葯物網路的p值擴展閱讀

美國統計協會公布了P值使用的幾大准則：

准則1：P值可以表達的是數據與一個給定模型不匹配的程度

這條准則的意思是說，我們通常會設立一個假設的模型，稱為「原假設」，然後在這個模型下觀察數據在多大程度上與原假設背道而馳。P值越小，說明數據與模型之間越不匹配。

准則2：P值並不能衡量某條假設為真的概率，或是數據僅由隨機因素產生的概率。

這條准則表明，盡管研究者們在很多情況下都希望計算出某假設為真的概率，但P值的作用並不是這個。P值只解釋數據與假設之間的關系，它並不解釋假設本身。

准則3：科學結論、商業決策或政策制定不應該僅依賴於P值是否超過一個給定的閾值。

這一條給出了對決策制定的建議：成功的決策取決於很多方面，包括實驗的設計，測量的質量，外部的信息和證據，假設的合理性等等。僅僅看P值是否小於0.05是非常具有誤導性的。

准則4：合理的推斷過程需要完整的報告和透明度。

這條准則強調，在給出統計分析的結果時，不能有選擇地給出P值和相關分析。舉個例子來說，某項研究可能使用了好幾種分析的方法。

而研究者只報告P值最小的那項，這就會使得P值無法進行解釋。相應地，聲明建議研究者應該給出研究過程中檢驗過的假設的數量，所有使用過的方法和相應的P值等。

准則5：P值或統計顯著性並不衡量影響的大小或結果的重要性。

這句話說明，統計的顯著性並不代表科學上的重要性。一個經常會看到的現象是，無論某個效應的影響有多小，當樣本量足夠大或測量精度足夠高時，P值通常都會很小。反之，一些重大的影響如果樣本量不夠多或測量精度不夠高，其P值也可能很大。

准則6：P值就其本身而言，並不是一個非常好的對模型或假設所含證據大小的衡量。

簡而言之，數據分析不能僅僅計算P值，而應該探索其他更貼近數據的模型。

聲明之後還列舉出了一些其他的能對P值進行補充的分析方手段，比如置信區間，貝葉斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。這些方法都依賴於一些其他的假定，但在一些特定的問題中會比P值更為直接地回答諸如「哪個假定更為正確」這樣的問題。

聲明最後給出了對統計實踐者的一些建議：好的科學實踐包括方方面面，如好的設計和實施，數值上和圖形上對數據進行匯總，對研究中現象的理解，對結果的解釋，完整的報告等等——科學的世界裡，不存在哪個單一的指標能替代科學的思維方式。