P值又叫概率值，是让科学家验证猜想是否成功的一个数值。这个值和显著性水平有直接关系，后者是验证科学研究的数据是否有统计上的显著性的重要指标。可以画个表，在计算其他统计值以后来找出P值。卡方是其中要先找出的统计值之一。 步骤 1：计算卡方，比较两组数据。表达式是：（oe。05）2e。o是观察数据或实际数据，e是期望值。比如要验证“红车司机比蓝车司机要更容易得超速罚单”。 要按过去的研究调查来决定期望值。比如，你过去发现红车得罚单的几率是蓝车的两倍，所以在总数150的数据假设中，你期望的是100辆红车得罚单，50辆蓝车得罚单。 用卡方式。由于观察到90辆红车、60辆蓝车得罚单，得出卡方为2。970075。 2：决定数据自由度。自由度是研究中涉及的变量个数，变量个数受到总类别数的限制。 这里例子中自由度是1，因为卡方中自由度n1，n就是数据类别数（两种不同的车，红的和蓝的。） 3：选择显著度。显著度由你决定，一般定为0。05，或5。这表示5的总时间内研究结果会因为完全随机而偏离你的猜想，而剩余95的时间内都符合你的猜想。 这个例子里，5时间内会数据因为完全随机而偏离猜想，95时间内的结果都符合你的猜想。 4：用一个卡方分布表来找到P值。卡方分布表会基于自由度和卡方值给出你的P值。这个表在网上或统计教科书中都有。不是所有卡方值都在分布表上有，所以找出最接近你卡方值的卡方值吧。 例子中卡方值是2。970075。按照表中信息，P值是0。10。因此样本研究不会显著偏于期望值，因此不能证明“红车拿罚单比蓝车拿得多”的猜想是假的。 小提示 用个科学计算器可以让计算过程快得多。在网上也可以找到计算器。 可以用各种软件计算P值。包括一般使用的制表软件或更专业的统计软件等等。
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