在知道了分布函数和相应的统计量后怎样得到p-value呢?用R可以很容易的实现,如下(来自<统计建模和R软件>)
P_value <- function(cdf,x,paramet,side=0){
  n <-length(paramet)
  p <-switch(n+1,
                cdf(x),
                cdf(x,paramet),
                cdf(x,paramet[1],paramet[2]),
                cdf(x,paramet[1],paramet[2],paramet[3]) 
               )
  if(side <0) p
  else if(side >0) 1-p
  else
    if(p<1/2) 2*p
    else  2*(1-p)
}
其中cdf是分布函数(下面会列出一些分布),
x是计算出来的统计量的值,如t分布中的t值,f分布中的f值,
paramet是分布的参数,如正态分布需要指定(mu,sigma),f分布需要指定(df1,df2),
side是指计算p值的类型,是单侧,还是双侧.

R中与各个分布对应的分布函数名称如下:
分布                     R中的名称            参数
normal                   norm                mean,sd
F                        f                   df1,df2,ncp
Student's t              t                   df,ncp
chi-squared              chisq               df,ncp
uniform                  unif                min max
.............................................
更多的分布请见<统计建模和R软件>的P118.

注意:在上面计算p值的程序中,给定的分布名称应该加上p表示分布,如t分布应该写成pt,f分布应该是pf,正态分布是pnorm,更详细的请见R中,?pt()会告诉你非常具体的参数设置.

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