统计学的临界值是指通过特定的方法，比如t检验或卡方检验等，根据样本数据的特性和样本大小来确定的数字，这通常涉及到假定检验的条件，其中一项关键点就是根据这些方法如何查找概率值和判定数据的显著性水平，临界值的确定对于决策者来说非常重要，因为它能够帮助他们判断样本数据是否符合已知的标准或模型,从而对他们的假设进行验证。
当我们在参考标准正态分布表（Z值表）时,通常有以下几个步骤：
- 根据样本数据的性质（如单侧或双侧），选择合适的分组方法（例如双侧t检验或单侧z检验）并设定所需的显著性水平。
- 使用所需统计方法计算出样本均值μ和标准差σ的值。
- 在z值表上查找相应的Z值（2.5%置信区间），这里的Z值表示标准正态分布的第90百分位数（在样本量足够大的情况下）。
- 用所选的Z值作为离散型随机变量X的Z值，然后计算P值，它等于（1 - z-score²）* n / √（2 pi N (σ^2 + σ^2)^(-1/2))
- Z-score² = （Z - μ）^2
- n 是样本的个数
- π 是圆周率
- N 是总体的平均值（样本均值μ）
- σ 是样本标准差（σ）
在这个过程中，我们可以使用数值计算工具（如计算器或编程语言的库函数）或编写公式来计算P值，在Python中，你可以使用scipy.stats.normaltest()函数来计算P值：
import scipy.stats as stats
x = [1, 2, 3, 4, 5]
mu = 3
sigma = 1
# 计算n和σ的值
N = len(x)
squared_deviation = sigma ** 2
# 查找Z值
critical_value = stats.norm.ppf(0.95 / 2)
# 计算P值
p_value = (1 - critical_value) ** N / (np.sqrt(2 * np.pi * N * squared_deviation))
print("Z-value: ", critical_value)
print("P-value: ", p_value)
代码首先定义了x数据，其中包含一个样本容量n=5的数据，然后计算了样本均值μ和标准差σ，并查找了对应的Z值，它计算了P值，这里使用了Z-score的标准正态分布公式，并将其转换为%.2f格式的值。
需要注意的是，P值仅是一种描述统计工具，它并不能证明样本数据不符合某个假设，如果P值小于0.05（即拒绝原假设的概率小于5%，这里以独立性检验为例），那么从统计学的角度讲，我们就可以拒绝原假设，认为样本数据支持该假设，但如果P值大于0.05，那么我们需要考虑其他因素，如查阅其他可信度更高的诊断指标或进一步研究样本特征,才能做出更明智的决定。
至于在唐氏筛查中的问题，结论取决于是否进行无创再次确认和考虑基因筛查的重要性，如果结果显示为1/646的风险级别高于一般人群的风险范围，那么建议进行唐氏筛查的结果进一步确认，这是因为无创测试具有较高的准确性，可以避免可能的并发症，降低孕妇的心理负担，并且对子代的影响更小,尤其是在某些高风险地区或者高风险家族中有遗传疾病史的情况下。
相反，如果结果显示的风险与一般人群相当或者低于此阈值，那么基因筛查可能是更优的选择，因为它是精确和无害的，这种检查可以预测个体是否有患唐氏综合征的风险，并结合临床表现和家族史，给出更加科学和个性化的指导,使孕妇和家庭成员更好地应对未来可能的健康问题。
对于唐氏筛查的结果，不仅应该关注其自身的检测准确率，还应考虑相关领域的知识和评估体系，合理使用和管理各种统计方法和相关数据，以及采取适当的医疗建议和措施，可以帮助我们更全面地理解风险、评估可能的健康风险,并据此作出最佳决策。