未知的味觉

P值是怎么来的

从某总体中抽样所得的样本，其参数会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因：

⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；

⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。

如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是：

⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H₀）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H₀成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H₀。如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H₀；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H₀，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H₁），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

统计学上规定的P值意义见下表

理解P值，下述几点必须注意：

⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C强。

⑵ P＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。

⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜0.001，无此必要。

⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。

显著性检验的手段

t检验

t检验有其应用条件，那就是数据基本符合常态，且两组方差（标准差的平方值）大致相齐，否则不宜采用t检验。

方差是否相齐

所谓方差不齐，是指两组的标准差相差太大。两组均数的显著性检验时，除要求资料数据符合常态分布外，还有另一前提条件，即两总体的方差（标准差的平方）要相近，因而对数据要进行方差齐性检验。

方差齐性检验的方法

1公式法

取S较大者为S₁ ，n₁；小者为S₂ ，n₂。通过查“F值方差齐性检验表”或经过公式计算出F0.05值，若F≥F0.05，表示两组方差之差异有显著意义，也就是两组方差不齐。

2简单方法

若两组资料标准差相差超过一倍时，可以肯定两组方差不齐。