白话空间统计之四：p值和z得分（中）

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1、白话空间统计之四：P值和Z得分（中）Esri中国卢萌       要说P、Z之前（本文的P、Z写法，请忽略大小写），我们先看看一个中学化学的概念：PH值。另外，还要纠正一个说法，p 是一个值（p value），而z是一个得分（zscores),上篇文章中，称谓出错了。就像上面那个PH试纸的标尺，从中间往两边延伸，表示酸碱的强度。理论上，自然界的物质，基本上以7为中心的泊松分布，就像下面这样：相对于极度的强酸和极度的强碱，在自然界中的含量都是比较少的，更多的都是中性或者是弱酸或者弱碱的物质。PH值就是用来度量酸碱度的东东，那么我们今天要说的P、Z就类似于PH值这样一个概念，也是用

2、来衡量空间分布模式，而且最关键的，它的值也有一个和PH试纸一样的参考标尺。首先看看，空间分布的模式，一般来说，有三种，分别是离散的、随机的、和聚合的。离散的概念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。随机就不用说了，纯粹的无模式，你既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。拿到数据之后，我们都要进行零假设，然后验证这份数据是不是具有随机模式，如果有很大的概率是随机模式，那么这份数据的可分析性，基本上就微乎其微了（比如布朗运动的运动规律，估计没有哪个人会无聊的去做研究，

3、一方面根本就研究不出什么结果来嘛，另一方面是随机结果的分析也不具有可重现性）。P值和Z得分分别表什么呢？p值（P-Value，Probability，Pr），代表的是概率。它是反映某一事件发生的可能性大小。在空间相关性的分析中，p值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。比如我说，你计算出来的p值是1，那就表示你用于计算的这份数据，100%是随机生成的了（当然，不可能是1的，0.5以上就也不得了）。如果是0.1，就表示只有10%的可能性是随机生成的结果。这样看来，p值是越小越好，但是小到什么样的程度才会最好呢？后面我们会就这个问题继续讨论。z得分（Z scores

4、）表示标准差的倍数（standarddeviations）。先看看“标准差”是什么，在官方的解释是：“总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根”，好吧，我知道这个概念有点绕口，你就知道记住“标准差能反映一个数据集的离散程度”，就可以了。那么z得分，就是标准差的倍数（有正负之分），比如z得分是+2.5，就表示你的数据计算出来，得到的结果是标准差的正2.5倍，那么就表示数据已经高度聚集了。反之，如果你算出来的是-2.5,那么就表示你的结果是标准差的负2.5倍，就是高度离散的数据了。P值和Z得分，一般都是一起出现的，如下图所示：可以看见，p值与z值是有相关性的。上面这个

5、标尺就是p值和z得分的"PH试纸标准比色卡"。按照这个分布趋势，我们可以看出，数据高度聚集和高度离散，都是小概率的事件。如果你计算出来的p值和z得分，被分布在了两端，就说明你的数据出现随机模式的概率非常低了。一般来说，要进行数据分析，我们首先就要设立一个置信度，也就是说，你要设定你的数据，起码要有多大的可能性，被落在你期望的区间内。如，一拿到数据，我们最先就要想，这份数据起码应该有绝大部分的值，不是随机的（也就说，是应该有规律的），这个绝大部分到底应该被量化为多少呢？一般来说，我们会选择90%，或者95%或者99%。那么99%是最极端的情况，表示你能够完全的确认，这份数据没有任

6、何的随机可能（只有1%的可能是随机创建的），完全的接受了零假设。下表显示了不同置信度下未经校正的临界 p值和临界z得分。z得分（标准差）p值（概率）置信度<-1.65或>+1.65<0.1090%<-1.96或>+1.96<0.0595%<-2.58或>+2.58<0.0199%“未经校正”就所谓的“经验参数”，当然还有一个“错误发现率(FDR)”工具，可以对p值的临界点进行校正。这些校正后临界值会等于或小于上面的表所示的值。对于这个FDR工具，先挖个坑，以后填。最后，我们最后来解读一份数据这个是通过ArcMap的全局莫兰指数计算出来的结果，我们暂时跳过期望指数和方差，直接看我

7、们这几天讲的内容。莫兰指数是大于0.7，z得分是大于1.96，p值为大于0.04小于0.05，对照上面那个对比标尺，所以就能得出以下的结果：1、莫兰指数是正数，而且大于0.7，就表示这份数据具有空间正相关性，数据集的用于分析的值与空间聚集度成正比。2、p值小于0.05，所以本数据是随机生成的概率只有5%（95%的置信度）。3、z得分大于1.96，说明这份数据的呈现了明显的聚类特征。那么总体说，p值代表数据来源的可靠性，z得分和莫兰指数都表示此数据有明显的规律。最后来看看，这是一份什么数据：这