各分析方法p值的缩写

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各分析方法

p

值的缩写

正确的统计分析是研究者在得出结论时至关重要的一环。

统计方

法的精度和准确性与使用的方法有关，

因此，

研究者使用的统计方法

必须足够可靠，

能够为他提供可靠的结论。

将统计学和数据分析应用

与研究结论是一项技术艺术，其中最常用的是

p

值（

P-value

）

，该值

是从实验中计算出来的，

它可用于判断实验中发现的结果是否具有统

计学意义。

    P

值是一种用于评估统计发现的概率。它是研究者用来判断从实

验中获得的结果是否只是偶然发生的概率，

而不是实际存在的统计学

显著性的概率。

P

值是一个在

0-1

之间的数字，它提供研究者一个衡

量，

告诉他们实验结果是多少程度上可能是偶然发生的结果。

一般来

说，当研究者计算出来的

P

值小于

0.05

，则说明实验结果具有统计

学显著性。

此外，

对于不同研究领域，

p

值也有很多不同的定义和缩写，

如：

    1

、卡方分析的

p

值的缩写为

chi-square

（

X2

）

p

值

; 

    2

、线性回归的

p

值的缩写为

Pearson

’

s 

Correlation 

(R) 

p

值

; 

    3

、假设检验的

p

值的缩写为

t-Test p

值

; 

    4

、假设检验的

p

值的缩写为

F-Test p

值

; 

    5

、斯皮尔曼相关法的

p

值的缩写为

Spearman rho (rho) p

值

; 

    6

、分层分析的

p

值的缩写为

ANOVA p

值

; 

    7

、多因素分析的

p

值的缩写为

MANOVA p

值

; 

    8

、分层回归分析的

p

值的缩写为

Hierarchical Regression p