1.当假设性检验为左侧检验时，计算公式为：p=cdf（ts）；
2.
当假设性检验为右侧检验时，计算公式为：p=1-cdf（ts）；
3.
当假设性检验为双侧检验时，计算公式为：p=2*（1-cdf（ts））；其中，cdf（ts）是检验统计量基于在H0下样本实际观察到的值的概率，需要通过查表获得。P值的意义P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率 很小,而如果出现了，根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显者。但是检验的结果究竟是"显著的”、“中度显著的”、还是"高度显著的"需要我们自己根据P值的 大小和实际问题来解决。
匿名回答于2023-10-08 14:47:29
1、首先打开要进行配对设计样本均数的比较的数据表。
2、然后选择【分析-比较均值-配对样本T检验】。
3、接着将要配对的两个变量拖到成对变量框中。
4、选择【选项】，然后置信区间调整为95%。
5、再点击【bootstrap】，将执行bootstrap取消。
6、最后即可看到结果，P值小于0.05，可以认为配对样本有统计学差异
匿名回答于2023-10-02 13:01:26
