t检验的p值,t检验结果怎么看p值

t检验的p值,t检验结果怎么看p值

T检验、F检验和统计显着性（P值或ig值）1.T检验和F检验的由来一般来说，为了确定从样本统计结果推论到总体时出错的概率，我们会使用统计学家开发的1.t检验：T检验是对单个变量系数的显着性检验，一般看p值；如果p值小于0.05，则意味着自变量对因变量有较强的解释力。 2.F检验：F检验是检验整体回归方程的显着性，即下降变量对被解释变量的影响

P值：是概率值。如果原假设成立，则p值是抽样分布大于或小于样本统计量的概率。 在左手检验中，p值是曲线上小于或等于检验统计量的区域。 在右边的测试中，p值大于或等于曲线的上部。测试结果中，A组患者的平均住院天数为25.1天，B组患者的平均住院天数为27.6天。 经过双样本检验，得到p值为0.015。 那么，仅看这个p值，以下哪些理解是正确的？ A.有1.5%的可能性

T检验中的P值是接受两种均值不同的假设时出错的概率。 例如：如果原假设是两个总体的均值相等（u1答案：进行检验时，会计算at值，选择显着性水平后，可以找到可比较的t值，将两者进行比较，确定显着性。p值表示不接受原假设的最小显着性水平，可以与所选显着性水平直接相关。

真实的p值为0.15264，非常接近我们估计的p值0.15。 大多数情况下，可以使用RandExcel等统计软件或在线计算器来求出测试的精确p值，但了解如何手动计算它可以让我们得到1.t值，即T检验，主要用于样本内容较小（例如n<30）且未知总体标准差σ的正态分布数据。 基于非分布理论的T睾丸

●▽● P(H_0被拒绝|H_0为真)\le\alpha\\为了控制犯I类错误的概率，一般在假设检验之前指定α的大小。 在上面的例子中，如果指定α=0.05，则只有当观察到k\ge7时，我们才会拒绝零假设（此（2）选择检验方法并计算统计量。使用单样本检验，（3）确定P值并进行推论。检查分布表，t0.05/2,40=2.021，t=4.26>t0.05/2,40 ，P<0.05。根据α=0.05水平，拒绝H0并接受H1，认为过时