统计学的方差分析表中,p值怎么计算呀?有没有公式或者什么

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法
P值的计算公式是
=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；
=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；
=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；
其中,Φ(z0)要查表得到
z0=（x-np0）/(根号下（np0(1-p0)）)
最后,当P值小于某个显著参数的时候（常用005,标记为α,给你出题那个人,可能混淆了这两个概念）我们就可以否定假设反之,则不能否定假设
注意,这里p0是那个缺少的假设满意度,而不是要求的P值
没有p0就形不成假设检验,也就不存在P值
热心网友 | 2013-04-16
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统计学意义（p值）ZT
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率如p=005提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关）在许多研究领域,005的p值通常被认为是可接受错误的边界水平
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例通常,许多的科学领域中产生p值的结 果≤005被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性结果005≥p>001被认为是具有统计学意义,而001≥p≥0001被认为具有高度统计学意义但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差分析的正态性检验）这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验）,但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态

对于这种已经整理后的只有均数标准差的数据用excel计算比较复杂。建议选用excel用公式直接计算t值和P值。参考资料给出的网页里有该软件的下载链接。

Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。

在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。

扩展资料：

它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

参考资料来源：百度百科-spss

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