t值三个临界值,t检验单侧检验临界值

t值三个临界值,t检验单侧检验临界值

t检验（t-test）临界值表（临界置信度）下载2.规则：自由度v越小，分布曲线越平坦，曲线中间越低，曲线两侧尾部越高；自由度v越高。 分布曲线越大，越接近正态分布曲线。

在这个表中，如果显着性水平a=0.05，则1-a=0.95。由于Z分布是对称形状，所以用0.95/2=0.475。在表中找到0.475。可以看到，表的行和列值为1.96，这是Z在0.05显着性水平的临界值。 临界值表由三个元素组成：分布中的阈值、α水平和临界值。 df值表示可以从总体中抽取的独立样本数量，alpha级别表示允许的错误率，t临界值表示统计量小于该值时样本与总体之间的差异

￣□￣｜｜ 这给出了逆累积概率，等于临界值1.83311。 如果t统计量的绝对值大于该临界值，则可以拒绝零假设H0的数据显着性水平0.10。 计算方差分析（单因素方差分析）的临界值假设应根据标准正态分布表附录3：t分布临界值表（查表时注意：v指自由度，分为单侧型和双向型两种）（左图为单侧检验情况）附录4：χ2分布临界值表附录5：F分布临界值

≥▽≤ 判断该值的过程为：1.确定显着性水平。一般选择alpha=0.05。出现的可能性为5%，即如果这是临界值，则有5%的机会做出错误的假设。）2.计算该值。3.判断：根据alpha=0.05，df(自由度)=样本数n-1。 求t值与(1)=均值差±t临界值×标准误差之差的95%置信区间。式中，本例中t值的临界值为1.98，S_{\bar{x}}为标准错误；例：0.548+1.98\times\frac{5.821}{\sqrt{120} }=1.600;0.548-1.98\次\

●▂● 1.临界值分布表P|t|=a(双尾概率)自由度双尾概率(a)u0.5000.4000.2000.0500.0250.0100.00111.0001.3763.0786.31412.70625.45263.6572:0.8160.0611.8t检验(t-检验)临界值表-ttesttableP(2 ):双面50.2510.8160.7650