如何在统计分析中确定二项分布检验的否定域，并计算相应的P值以验证零假设？

在统计分析中，确定二项分布检验的否定域并计算P值是检验零假设的重要步骤。为了解答这个问题，推荐查阅《二项分布检验：设定显著水平与验证比例一致性》。这本书详细讲解了在二项分布检验中如何设定显著水平和计算P值，以及如何基于这些计算来验证零假设。

参考资源链接：[二项分布检验：设定显著水平与验证比例一致性](https://wenku.csdn.net/doc/17gtsiioch?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要明确否定域的定义，它是在零假设为真的情况下，统计量的值落在某个范围内的概率小于或等于显著水平α的区域。在二项分布检验中，如果统计量（如卡方值χ²）落在否定域内，则拒绝零假设，意味着有足够的证据表明样本数据与零假设中提出的概率分布不一致。

计算P值通常涉及将样本数据与零假设的概率模型进行比较，并得到统计量的值。然后，我们会将统计量的值与在零假设为真时该统计量的分布相比较，以确定获得当前样本结果或更极端结果的概率。如果这个概率（P值）小于或等于显著水平α，我们就会拒绝零假设。

在实际操作中，可以使用统计软件（如R或Python的统计包）来执行卡方检验，并直接获得P值。例如，在Python中，使用`scipy.stats`模块可以方便地进行卡方检验，并得到检验统计量和P值：

    from scipy.stats import chi2_contingency
    # 假设有两个独立样本的列联表数据
    observed = [[84, 27], [363]]
    chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)
    print(

参考资源链接：[二项分布检验：设定显著水平与验证比例一致性](https://wenku.csdn.net/doc/17gtsiioch?spm=1055.2569.3001.10343)