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Excel
软件计算最方便,不需要查任何统计学表格
!
第
1
步:求
Z
值,标准正态分布表(
Z
值表)的计算:
标准正态分布表临界值的计算:
将公式复制、粘贴至
Excel
的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。
记得代入具体的
α
值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算结果!
第
2
步
. P
值的计算:
如果你已经计算好了
Z
值,可以按以下公式直接计算出
P
值,也不需要查表:
注意,如果
Z
值为负值,应该取绝对值后再代入以上公式,或者使用
NORMSDIST(Z
值
)
代替
1-NORMSDIST(Z
值
)
。
例如
NORMSDIST(-1.64)=0.05 Zα
称为标准正态分布的临界值,
t(α,n-1)
称为
t
分布(
student
分布)的临界值。
P
值计算公式
【双侧】
NORMSINV(1-
α
/2)
,例如
NORMSINV(1-
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统计学 z值 p值 问题 计算问题 在线急等
2020-12-30 11:04:53daisyqian回答于:2018-10-01...标准正态分布表临界值的计算:NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627你将我的公式复制、粘贴至...daisyqian
回答于:2018-10-01
使用Excel软件计算最方便,不需要查任何统计学表格!
1、标准正态分布表(Z值表)的计算:
a.标准正态分布表临界值的计算:
NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985
NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627
你将我的公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算结果!
b. P值的计算:
如果你已经计算好了Z值,可以按以下公式直接计算出P值,也不需要查表:
【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2,例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05
【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值),例如1-NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025
注意,如果Z值为负值,你应该取绝对值后再代入以上公式,或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895
Zα称为标准正态分布的临界值,t(α,n-1)称为t分布(student分布)的临界值,这两个值可以通过查统计学教科书附表而取得,也可以按我回答的“标准正态分布表临界值的计算”项下的公式计算。我以你p1-p2的例子来说明。你的例子是要比较2个率是否来自同一个总体(也就是2个率p1、p2是否相等)。在这里,原假设H0一般是p1、p2相等,对应的备择假设H1是p1、p2不等,则有
Z=(p1-p2)/sqrt[p1×(1-p1)/n1+p2×(1-p2)/n2]
sqrt代表开平方,n1、n2分别代表2分样本的样本量
得到Z值后,可以按照我回答的“P值的计算”项下的公式计算P值,当P值<0.05时(有时是0.01,有时是0.10,依行业习惯而定)拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计软件使用的方法。
也可以通过统计学教科书附表查找Z0.05(有时是Z0.01,有时是Z0.10,依行业习惯而定)的双侧临界值,当|Z|>Z0.05时拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计教科书使用的方法。
不同场合下Z值的计算公式有所不同,你可以寻找统计假设检验的知识好好看一看。这种方法一般称为u检验,在总体标准差已知的情况下使用。
在总体标准差未知而样本标准差已知的情况下,则需要使用t检验,其计算过程与u检验完全形同。
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当我们要进行2类样本或者2组样本的比较的时候,就需要用到独立样本 T检验。
但是需要注意的是,这里需要这两类样本之间相互独立,而不能是相互相关,比如男性和女性,相互独立的。下面我们通过实际案例数据来详细讲解独立样本T检验的操作步骤及结果解读。
我们搜集了31例患者的相关数据,我们要比较不同性别分组的身高的差异(图1)
图1
独立样本t检验操作步骤:
①点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”(图2)
图2
②将身高选入右侧检验变量,将性别选入分组变量(图3)
图3
③点击“定义组”,设置性别的分组编码(图4),然后点击确定进行运算
图4
④结果分析
图5
由上表(图5)看出:一般描述统计表给出男性8个,女性22个,平均身高分别为167.88和163.36。而这两者之间是否存在显著的差异还要进一步看下面的结果
图6
这里要仔细讲解一下,关于独立样本t检验,这里和单样本t检验的结果不同。这里的结果是基于2种不同的假设会有2种结果。
基于来莱文方差等同性检验,如果方差齐,就选择第一行的T检验结果,如果方差不齐则接受第二行的T检验结果。这里判定方差齐性的标准为莱文方差等同性检验的显著性,基于本例为0.005<0.05,意味着原假设方差齐不成立,接受备选假设方差不齐。因此这里的T检验结果为:T=2.662,P=0.026<0.05。
基于以上分析得出,不同性别的身高均值存在显著的差异,结合均值得出,男性身高均值显著高于女性。
需要注意的是,这里的被检验变量年龄同样需要服从正态分布,关于如何检验正态性,可以查阅前期的课程。
以上就是本期全部内容哦,我们将持续推出更多实用的生物医药统计课程,涵盖SPSS、Meta、Stata、GraphPad、SAS、R、NoteExpress、EndNote、Revman等数据统计分析软件及统计学方法!敬请关注哦!
版权说明:本文系杏花开生物医药统计原创文章。
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