统计中t值和p值的区别

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统计学中t值p值是什么意思?怎么计算?~

1、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(n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。
计算:t的检验是双侧检验,只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。
2、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。
计算:概率定义为:P(A)=m/n,其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。

拓展资料统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料,认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点,所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法,广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
参考资料:百度百科-统计学

SPSS中T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
SPSS中P的数值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,说明这种情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,就有理由拒绝原假设,P值越小,拒绝原假设的理由越充分。
在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著,如果P<0.01,则差异极显著。

扩展资料:

一、SPSS中有8种非参数检验方法:
1.Chi-square卡方检验;
2.Binomial二项分布检验;
3.Runs游程检验;
4.1-Sample K-S 单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验;
5.2 Independent sample 两个独立 样本检验;
3.K Independentsample K个独立样本检验;
7.Related Independent sample两 个相关样本检验;
8.K RelatedIndependent sample K 个相关样本检验。
二、SPSS变量分三种:数值变量、等级变量、分类变量:
1.数值变量优先考虑t检验
2.等级变量优先考虑非参数检验
3.分类变量优先考虑卡方检验
参考资料来源:百度百科—SPSS

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。

3、P值能直接跟显著性水平比较;而t值想要跟显著性水平比较,就得换算成P值,或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率P越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关。

扩展资料:

1、T检验的适用条件:

(1) 已知一个总体均数;

(2)可得到一个样本均数及该样本标准差;

(3) 样本来自正态或近似正态总体

2、P值数据解释:

参考资料:百度百科_P值百度百科_t检验



一、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

二、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。

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。

在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率p越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关。

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。

t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家,基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。

戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验,但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名(学生)。实际上,戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道,连其老板也不知道。

P值来源于六西格玛管理,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。

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。

参考资料:百科-P值  百科-t检验



T值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。

P值代表结果的可信程度,P越大,就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=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。

一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。

通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反,若比较后发现,出现的机率很高,并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。

拓展资料

R·A·Fisher(1890-1962)作为一代假设检验理论的创立者,在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序,研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说,他认为假设检验是数据分析的一种形式,是人们在研究中加入的主观信息。(当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对,他们认为假设检验是一种方法,决策者在不确定的条件下进行运作,利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择,而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对,但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。)

Fisher的具体做法是:

假定某一参数的取值。

选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ,该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平,即在假设为真时的前提下,检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。

如果0.01<P值<0.05,说明较弱的判定结果,拒绝假定的参数取值。

如果P值>0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

可是,那个年代,由于硬件的问题,计算P值并非易事,人们就采用了统计量检验方法,也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。统计检验法是在检验之前确定显著性水平α,也就是说事先确定了拒绝域。但是,如果选中相同的,所有检验结论的可靠性都一样,无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。只要统计量落在拒绝域,假设的结果都是一样,即结果显著。但实际上,统计量落在拒绝域不同的地方,实际上的显著性有较大的差异。

因此,随着计算机的发展,P值的计算不再是个难题,使得P值变成最常用的统计指标之一。

参考资料来源:百度百科-t检验百度百科-P值



1、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(n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。

2、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。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。

3、在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率p越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关。

拓展资料

统计一词起源于国情调查,最早意为国情学。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史,而它作为一门科学,是从17世纪开始。

一般来说,统计包括三个含义:统计工作、统计资料和统计科学。

(1)统计工作。指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称,是统计的基础。也称统计实践,或统计活动,是在一定统计理论指导下,采用科学的方法,搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。

(2)统计资料。指通过统计工作取得的、反映社会经济现象的数据资料的总称。统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料,一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。

(3)统计科学。也称统计学,是统计工作经验的总结和理论概括,是系统化的知识体系。指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。

统计工作的成果是统计资料,统计资料和统计科学的基础是统计工作,统计科学既是统计工作经验的理论概括,又是指导统计工作的原理、原则和方法。

参考资料:百度百科  统计



  • 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。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。

  • 在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率p越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关。




spss中P值 T值 F值代表什么? SIG值是不是P值?
2、T值代表:对每一个自变量(logistic回归)的逐个检验。3、F值代表:方差检验量,是整个模型的整体检验。4、sig值包含p值。数据的显著性(sig)是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据P值的大小与显著性水平(0.05或0.01)进行相比较。如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著...

秩和检验的t值与p的关系
T在界值范围内时,P大于相应概率。T值和P值是用来评估样本数据与假设检验之间的关系强度的,T值和P值的大小关系用来判断假设检验的结果是接受还是拒绝,T值是在假设检验中用来评估样本均值与假设值之间差异的统计量,T值越大,表示样本均值与假设值之间的差异越大,即拒绝原假设的证据越强,P值则是...

怎么计算t值和P值呢?
采用spss软件,单因素分组对照计算。t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值。P值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。Fisher的...

t值、 f值、 p值分别是什么意思啊?
重点看P值即可。F值用于判定模型中是否自变量X中至少有一个对因变量Y产生影响,如果呈现出显著性(看P值),则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系。T值用于判断每个自变量的显著性,如果显著则说明该变量对模型有显著影响。可是使用spssau进行分析,直接得出文字结果及标准格式数据。

统计与测量中的 均值差 P值 T值 是什么意思啊?
你好!你是不是进行配对资料的t检验呀?均值差 通过原始数据计算而得 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。t值是配对t检验的计算结果,根据该结果进行统计分析 仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢。

如何理解T值对应的P值?
1、在一元线性回归方程中,T是统计量的值,由于T分布的特性是:取值离远点越远,取到这个值的可能性越小。2、T值对应的P值,一般在一元回归的报告里是做的双边检验:也就是说,你回归的检验里,T分布取值大于你求出的T统计值的可能性(加绝对值的),如果P值很大,说明这个T值很靠近原点,而P值...

什么是t检验和P值?
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。在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率p越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关。

t检验和p值怎么算?
t检验和p值怎么算?T检验中的p值与两个独立样本的样本量大小、样本均值和方差有关。由独立样本t检验,t值计算公式可知。进行独立样本T检验,推荐使用SPSSAU,比SPSS更傻瓜简单的统计分析工具,随T检验分析表格输出智能文字分析建议和分析结果,帮助理解检验的结果。两个步骤得出分析结果,小白也可以快速完成...

回归结果t值越大越好吗
越大越好。在回归分析中,T值是统计量,其绝对值越大表示回归系数的显著性越高。T值与P值相关,P值表示T分布中取到比观察到的T值更极端的值的概率。当T值越大,P值越小,说明回归系数的估计结果越显著,与零假设的差异越大。T值越大表示回归结果更可靠和显著。

t检验中的t值和p值是啥,是什么关系
t是用来计算P值的

襄城区13276636039: 谁能简单的讲下统计学 中的t值,f值,p 值的含义分别是什么 -
蓝聪瑞坦:[答案] t是T检验(小样本质量检测,在参数检验中)的统计量,f是F检验(SPSS中的方差分析有)的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答更多答案(2)

襄城区13276636039: 论文数据表中t值和p值分别代表什么?
蓝聪瑞坦: t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标. p值就是拒绝原假设的最小alpha值,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话,应该是1-probnorm(z).

襄城区13276636039: 统计学中t值p值是什么意思?怎么计算? -
蓝聪瑞坦: 简单地说,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标, 例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢?是否...

襄城区13276636039: 谁能简单的讲下统计学 中的t值, f值, p 值的含义分别是什么 -
蓝聪瑞坦: t是T检验(小样本质量检测,在参数检验中)的统计量,f是F检验(SPSS中的方差分析有)的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p<a,拒绝原假设...你看下曾五一主编的《统计学》高等教育出版社的参数检验和假设检验就很清楚了

襄城区13276636039: 有人能给我解释一下怎么分辨T统计量和Z统计量的用法 -
蓝聪瑞坦: ,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标.p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话,应该是1-probnorm(z);具体问题具体分析,不同的检验方法求p值方法也不一样,统计的书上肯定都有;T值计算方法相似.

襄城区13276636039: 统计与测量中的 均值差 P值 T值 是什么意思啊? -
蓝聪瑞坦: 你是不是进行配对资料的t检验呀?均值差 通过原始数据计算而得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.t值是配对t检验的计算结果,根据该结果进行统计分...

襄城区13276636039: 统计学中的t 值是什么意思 -
蓝聪瑞坦: T 这是数理统计中的一种统计量 T统计量简单地说,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标, 例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是...

襄城区13276636039: t值 t 比值区别t value 和 t ratio 有什么区别 -
蓝聪瑞坦: p值和t值都是一个判断的标准,p值看起来很方便,而t值需要查表 一般来说,你用统计软件算出来的结果已经直接帮你把p值算好了,那你直接把p值和0.05去比较就行了; 如果你是手算,在课堂上做题目的话,p值是算不出的

襄城区13276636039: t检验t值跟P值有关吗?是什么关系,t值得绝对值是不是越大,P值就越小? -
蓝聪瑞坦: t值代表的是t分布下横坐标的值,而p值则是相应的t值所覆盖的t分布面积. p值的大小要看你具体想求什么,这个道理和Z分数类似,如果求p(0<Z<1.96),那P=0.475,而且Z值越大,P值越大;如果是求p(Z>1.96),那P=0.025,Z越大,P越小,一般假设检验要的是后者.所以确实是t的绝对值越大,p值就越小

襄城区13276636039: spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! -
蓝聪瑞坦: 1.T值表示:逐个检验各自变量(回归).2.Sig值包含p值.无论数据(sig)的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”,都需要将P值与显著性水平(0.05或0.01)进行比较.如果P值是0.013.F值表示:方差检验量...

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