论文中的p值和t值是什么

问：统计分析中p值和t值各是什么 关于统计分析中p值和t值各是什么

1. 答：1、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的悉纯答P值，一般以P小于零点零五为有统计学差异睁慧， P小于0点01 为有显著统计学差异，P小于0点001为有极其显著的统裤谈计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0点05 、0点01、0点001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率；
   2、T指的是T检验，亦称student t检验，T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与F检验、卡方检验并列。

问：t值和p值是什么

1. 答：统计中t值和p值的区别为：
   1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
   2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
   p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
   扩展资料：
   T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
   t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与Z检验、卡方检验并列。
   P值来源于六西格玛管理，亏裤是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进 行比较。由R·A·Fisher首先提出。
   P值(P value)就是当原假设为真时所得到没空颤的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设枯败的理由越充分。
   参考资料来源：
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2. 答：专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=005提示样本中变量关岩卖联有5%的可能是由于偶然性造成的。
   即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同饥卖结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，005或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著
3. 答：t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料
   P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概老贺率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据贺游小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。侍拍派