P值公式|分步示例以计算P值
什么是P值公式？
P是一种统计量度，可帮助研究人员确定其假设是否正确。它有助于确定结果的重要性。零假设是默认位置，即两个测得的现象之间没有任何关系。用H表示0.另一种 如果原假设被认为是不正确的，那么假设就是您会相信的假设。它的符号是H1 或H一种。
excel中的P值是介于0和1之间的数字。有表格，电子表格程序和统计软件可帮助计算P值。显着性水平（α）是研究人员设定的预定义阈值。通常为0.05。小于显着性水平的非常小的p值表示您拒绝原假设。大于显着性水平的P值表示我们无法拒绝原假设。
P值公式的说明
可以使用以下步骤来得出p值的计算公式：
根据Z统计量计算P值
步骤1： 我们需要找出检验统计量z
在哪里
是样本比例- p0是零假设中的假定人口比例
- n是样本量
是样本比例第2步： 我们需要从获得的z值中找到相应的p级别。为此，我们需要查看z表。
来源： www.dummies.com
例如，让我们找到对应于z≥2.81的p的值。由于正态分布是对称的，因此z的负值等于其正值。 2.81是2.80和0.01的总和。查看z列中的2.8和对应的值0.01。我们得到p = 0.0025。
P值公式的示例（带有Excel模板）
让我们看一下P值方程的一些简单到高级的例子，以更好地理解它。
您可以在此处下载此P值公式Excel模板– P值公式Excel模板
范例＃1
a）P值为0.3015。如果显着性水平为5％，请确定我们是否可以拒绝原假设。
b）P值为0.0129。如果显着性水平为5％，请确定我们是否可以拒绝原假设。
解决方案：
使用以下数据计算P值。
P值将为–
a）由于0.3015的p值大于0.05的显着性水平（5％），因此我们无法拒绝原假设。
b）由于0.0129的p值小于0.05的显着性水平，因此我们拒绝原假设。
范例＃2
根据一项研究，印度有27％的人讲北印度语。一位研究人员很好奇，如果他村里的数字更高。因此，他构筑了原假设和替代假设。他测试H0: p ＝ 0.27。 HA： p＞ 0.27。在这里，p是该村讲北印度语的人口比例。他在自己的村庄进行了一项调查，以找出会讲北印度语的人数。他发现，在240位受访者中，有80位会说北印度语。如果我们假设满足必要条件且显着性水平为5％，则找出研究者测试的近似p值。
解决方案：
使用以下数据计算P值。
在这里，样本量n = 240，
p0 是人口比例我们将不得不找到样本比例 
= 80 / 240
= 0.33
Z统计
Z统计量的计算
=0.33 – 0.27 / √ 0.27 * (1 – 0.27 ) / 240
Z统计将为–
ž = 2.093696
P值将是–
P值= P（z≥2.09）
我们必须看一下z表的值为2.09。因此，我们必须在z列中查看-2.0并在0.09列中查看该值。由于正态分布是对称的，因此曲线右侧的面积等于左侧的面积。我们得到的p值为0.0183。
P值 = 0.0183
由于p值小于0.05（5％）的显着水平，因此我们拒绝原假设。
笔记： 在Excel中，p值为0.0181
例子＃3
研究表明，男性购买的机票数量比女性多。它们是由男性和女性以2：1的比例购买的。这项研究是在印度的一个特定机场进行的，目的是找出飞机票在男性和女性之间的分布。在150张门票中，男性购买了88张门票，女性购买了62张。我们需要找出实验操作是否导致结果变化，或者我们正在观察机会变化。假设显着度为0.05，则计算p值。
解决方案：
使用以下数据计算P值。
步骤1： 男性观察值为88，女性观察值为62。
- 男性预期值= 2/3 * 150 = 100男性
- 女性期望值= 1/3 * 150 = 50女性
第2步： 找出卡方
=((88-100)2)/100 + (62-50) 2/50
=1.44+2.88
卡方（X ^ 2）
卡方（X ^ 2）将为–
卡方（X ^ 2） = 4.32
第三步： 找到自由度
由于存在2个变量-男性和女性，因此n = 2
自由度= n-1 = 2-1 =
第4步： 从p值表中，我们可以看到表的第一行，因为自由度是1。我们可以看到p值在0.025到0.05之间。由于p值小于0.05的显着性，因此我们拒绝原假设。
P值将为–
P值 = 0.037666922
笔记： Excel使用以下公式直接给出p值：
CHITEST（实际范围，预期范围）
例子＃4
众所周知，在城市中进入服装店的人中有60％会购买东西。一家服装店的老板想找到他所拥有的服装店的数量是否更高。他已经获得了为其商店进行的一项研究的结果。进入他的商店的200人中有128人购买了东西。商店老板以pas表示进入服装店并购买商品的人数比例。由他构架的原假设为p = 0.60，备用假设为p> 0.60。在显着性水平为5％的情况下找到该研究的p值。
解决方案：
使用以下数据计算P值。
在这里，样本数量n =200。我们将必须找到样本比例
= 128 / 200
= 0.64
Z统计
Z统计量的计算
= 0.64 – 0.60 / √ 0.60 * (1 – 0.60) /200
Z统计将为–
Z统计 =1.1547
P值= P（z≥1.1547）
Excel中的NORMSDIST函数
NORMSDIST将是–
规范师 = 0.875893461
有一个内置函数可以根据Excel中的z统计量计算p值。它被称为NORMSDIST函数。 Excel NORMSDIST函数根据提供的值计算标准正态累积分布函数。其格式为NORMSDIST（z）。由于z统计值位于单元格B2中，因此使用的函数为= NORMSDIST（B2）。
P值将是–
P值 = 0.12410654
由于我们必须找到曲线右侧的面积，
p值= 1 – 0.875893 = 0.124107
由于0.124107的p值大于0.05的显着水平，因此我们无法拒绝原假设。
相关性和用途
P-Value在统计假设检验中具有广泛的应用，特别是在原假设检验中。例如，基金经理经营共同基金。他声称，共同基金的特定计划所产生的回报相当于基准股票市场指数Nifty。他会提出零假设，即共同基金计划的回报等于Nifty的回报。另一种假设是该计划的收益和Nifty收益不相等。然后，他将计算p值。
