统计学中的P值怎样计算
我觉得题主的方法可能搞错了。斗胆推测，题主想探索的问题可能是就某一方案进行了问卷调查，根据 打分情况，来判断该方案好或是不好，也就是 社科学中的“满意度调查”问题。若真是这类问题，私以为，题主的方法不对路，应该用别的数据挖掘方法，这里不详叙。====回归主旨======按照题主的思路，我建议用 单样本T检验。1.做两次单样本T检验2.姑且认为值为3和4时，方案是好方案3.把指定的目标值定为3做一次，定为4做一次。4.然后，进行分析，得出的结论应该样本均值与3和4是否存在显著差异，换句话说，样本均值是否是“好方案”。5.值得注意的是，T检验一般会要求样本量不低于25组，由于样本量太少，故本次的结果，不具有科学性。=============哈哈哈，题主不要打俺===================================
■网友
老实说这个样本量太小，在统计上确实可以算出置信区间和P值但是并没有什么用。P值是零假设成立的前提下出现样本结果甚至更极端结果的概率，手工计算很麻烦，题主可以用minitab或者spss进行计算。
■网友
平均分的可信程度建立在你样本的代表性上，这点并不是统计方法可以帮助你度量的。当然我相信有一些。指标可以帮助你判断，包括看分布，极端值等等。但是单纯的p值不指出什么统计方法是没有意义的。建议题主先了解下基本的统计方法再进一步提问。
■网友
0.2左右吧，我指的是（2，3）这个区间的P值。
样本确实有一点少，但加一点假设，P值一定是可以算的。
下面有一个思路：
假设：假设50%的人打分大于平均分，50%的人打分小于平均分（是的，明眼人已经看出来了，我用中位数替代了平均数）
首先计算中位数在（1，2）区间的概率。
你做了10次实验，大于这个区间的事件发生了7次，小于这个区间的事件发生了3次。
总体平均数在（1，2）区间的概率，相当于抛十次硬币，7次正面而三次反面的概率，剩下的计算我就不写了，一道简单的排列组合题目。
类似地
中位数在（2，3）区间的概率，相当于抛硬币，6次正面而4次反面的概率。
中位数在（3，4）区间的概率，相当于抛十次硬币，7次正面而三次反面的概率。
中位数落在（2，3）区间的概率最高，p值大概有0.2以上，不能拒绝原假设。
当然，中位数大于3或者小于2的P值也是大于10%的，小于15%，这让我们很难拒绝这些假设。
如果假设均值两边的观测值不仅概率各半，而且分布对称，那样就可以支持更多的计算，那时，你所计算的2.6，只能说比2.5的概率大一点，比1.6的概率大很多，但P值也没有高到非用这个不可。
希望对你有所帮助。
■网友
可参考下文
Brick何：我来尝试给你讲清统计学中的假设检验和两类错误Brick何：T检验和其他假设检验的P值怎么理解
■网友
首先需要了解一下参数估计和假设检验的区别.目前你这个想做的应该是参数估计,也就是用样本均值来估计总体均值,需要的不是一个P值,而是一个置信区间,并给出置信度.但是这些的前提是需要一些条件的,目前在总体分布未知,样本不足30的情况下,目前是没有一个好的方式来完成参数估计的,建议加大样本量,也就是多得出一些用户的分,至少应该达到30个,然后可以利用 【统计学中的P值怎样计算】
来完成置信区间的计算.s为样本方差
■网友
不足30个样本，别想P值了，连正态分布都没有。
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