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的具体做法
假定某一参数的取值,选择一个检验统计量,在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。
t/F值是指t值或F值,两种不同的统计学方法中的参数指标;t值常见于t检验中,当t<(一般取为检验水准),即拒绝无效假设,认为差异具有统计学意义;取值范围0~1F值常见于方差分析中,当F<(一般取为检验水准),即拒绝无效假设,认为差异具有统计学意义;取值范围0~1对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的(结果指标F=t的平方)。
统计学中t值一般范围:r可以是相关系数-1到正1;P是概率值0到1;t是统计值,用于推断P的。
t值是t检验的统计量值,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。 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。
学生t-分布
可简称为t分布。其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作。因为不能以他本人的名义发表,所以论文使用了学生(Student)这一笔名。之后t检验以及相关理论经由罗纳德·费雪的工作发扬光大,而正是他将此分布称为学生分布。
在统计学中,一般是将p值设定在以下(通常是或),表示拒绝原假设的程度有足够的统计学意义。而T值的取值范围需要根据具体的数据、研究问题和假设检验方法来确定,不同的情况下T值的取值范围也会不同。在一般的t检验中,T值是指样本均值与总体均值之间的差距(或者是样本均值差距),除以标准误差得到的结果,表示样本均值与总体均值之间的差异程度。根据t分布的特性,当样本容量足够大时,t值的取值范围通常是从负无穷到正无穷。而当样本容量较小时,根据自由度的不同,t值的取值范围也会有所不同,可以通过查表或使用统计软件来确定。总之,T值的取值范围需要根据具体情况来确定,需要对数据进行假设检验并根据自由度和显著性水平进行计算和解释。
T值和Z值是骨密度报告单中最重要的两个指标。
1、T值
T值是用受检者的骨密度值与同性别正常青年人的骨密度平均值进行比较,即T值 =(受检者BMD值一青年人BMD均值/青年人BMD标准差,含义为受检者比青年人BMD的差异。
T值是一个相对的数值,临床上通常用T值来判断人体的骨密度是否正常。-1﹤ T值﹤1 示骨密度值正常;﹤T值﹤-1 表示骨量低、骨质流失;T值﹤表示骨质疏松症。
2、Z值
Z值是将受检者骨密度测得值与同年龄的人群比较得出的值,判断受检者与同龄人BMD的差异。
Z值也是一个相对的数值,其根据同年龄、同性别和同种族分组,将相应检测者的骨密度值与参考值作比较。-2﹤Z值表示骨密度值在正常同龄人范围内;Z值≤-2 表示骨密度低于正常同龄人。当出现低于参考值的Z值时,应引起病人和临床医生的注意。
而Z值正常并不能表明完全没有问题,例如老年人Z值正常不能代表其发生骨质疏松性骨折的可能性很小。因为同一年龄段的老年人随着骨量丢失,骨密度呈减少态势,其骨骼的脆性也进一步增加,此时更需要参照 T 值来准确判断骨密度情况。
扩展资料:
“骨密度”,全称“骨骼矿物质密度”,是骨骼强度的一个主要指标,以每平方厘米克(g/c㎡)表示,是一个绝对值。骨密度检查是通过调查中国北方汉族健康人的骨密度值做为标准,用每个人测出的数值去对比这个标准。
1、对于中老年人,T值更具有临床判定意义。当T值为-1到时,提示骨密度减低,当T值<时,提示为骨质疏松。
2、对于儿童、绝经前女性及小于50岁男性,更需要看Z值。但是与T值直接提示为骨质疏松不同的是,Z值即便<-2,也只是提示骨密度降低,“考虑”为骨质疏松,要确诊是否是骨质疏松,还要结合实际情况才能判断。
骨密度t值表示通过监测所得的骨密度与正常年轻人群的骨密度相比较,得到的高于正常的标准差,高出或低于用正负号来表示,是衡量骨质疏松症的常用指标。如脊柱t值正常值一般是。
而z值指的是将测得的骨密度值与同龄人的骨密度值相比较而得,可以反应骨质疏松的程度,脊柱骨密度z值正常值一般是,不同部位的的骨密度值会有所不同。
参考资料来源:百度百科-骨密度
应该不可以。不知你是指哪个T值。 如果是联通业务的,T即Text的首个字母,是文本内容的计价单位。如果是医疗方面的,T值是指睾酮同时也是检查睾丸的一种重要指标。在睾酮的指标上,正常值到之间。如果T值的变化很大就很有可能是身体内的一些疾病发生。最常见的就是男性的睾丸炎。
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
1、t值是t检验的统计量值,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。 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、F值是F检验的统计量值 。F检验是一种在零假设(null hypothesis, H0)之下,统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
3、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P 值,一般以P < 为有统计学差异, P< 为有显著统计学差异,P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。
扩展资料:
F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。
统计显著性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=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
参考资料:
百度百科——假设检验中的P值
百度百科——F检验
百度百科——t检验
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的具体做法
假定某一参数的取值,选择一个检验统计量,在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。
1、t值是t检验的统计量值,t检验,亦称studentt检验(Student'sttest),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。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、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设(nullhypothesis,H0)之下,统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、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P值,一般以P<为有统计学差异,P<为有显著统计学差异,P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。扩展资料:F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性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=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。参考资料:百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验
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
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)。统计学是在统计实践的基础上,它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
骨密度的值是将检查所得到骨密度(=XD)与正常年轻入群的D相比,以得出高出(+)或低于(-)年轻人的标准差(sD)数,是诊断骨质疏松症最有意义的数值。z值是将检查所测得的D与正常同龄人群的球比较而得出的值。虽然z值对诊断骨质疏松症的意义不大,但是可以反映骨质疏松的严重。
对于中老年人,T值更具有临床判定意义。
当T值为-1到时,提示骨密度减低,当T值<时,提示为骨质疏松。
对于儿童、绝经前女性及小于50岁男性,更需要看Z值。
但是与T值直接提示为骨质疏松不同的是,Z值即便<-2,也只是提示骨密度降低,“考虑”为骨质疏松,要确诊是否是骨质疏松,还要结合实际情况才能判断。
扩展资料
年龄与性别是影响人骨矿含量的因素之一。婴儿至青春期骨矿物质含量随年龄增长而增加,且无明显性别差异。青春期之后,骨矿含量的增加男性较女性显著,30-40岁达到最高峰值。以后骨矿物质含量随年龄的增长逐渐下降,女性下降幅度较男性大。
有资料记载对50-65岁妇女桡骨远端进行测量,每年骨矿物质含量下降率为;一个老年人其桡骨远端的骨矿含量比骨峰值下降了39%左右。
体重、身高和骨横径也是影响人骨矿含量的因素之一。男性和绝经期前的妇女骨矿含量与身高呈正相关,绝经前和绝经后的妇女骨矿物质含量与体重呈正相关。由于骨横径的个体差异,使同龄人群的骨矿含量变化较大。
若以骨矿含量/骨横径(BMC/)对骨矿含量(BMC)进行修正,使同龄人正常曲线变异系数由12%降为9%,用多元回归法处理,将身高、体重、骨横径考虑在内,则变异系数降至6%,老年人的变异系数由20%降至10%,儿童降至8%。
参考资料来源:百度百科-骨密度
人的一生有骨密度最高值的年龄段,一般是 25到35岁之间,这段时间的骨密度平均值与被测试患者的骨密度的比较,叫做t值,t值大于-1是正常,Z值是被测患者的骨密度与同龄人的比较值,比如测试患者是25岁,则与25岁的年龄的人的骨密度值比较,通俗理解就是t值是与最高值的比较,z值是与同年龄的人的比较。
t/F值是指t值或F值,两种不同的统计学方法中的参数指标;t值常见于t检验中,当t<(一般取为检验水准),即拒绝无效假设,认为差异具有统计学意义;取值范围0~1F值常见于方差分析中,当F<(一般取为检验水准),即拒绝无效假设,认为差异具有统计学意义;取值范围0~1对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的(结果指标F=t的平方)。
根据向青、李春岩、苏楠、潘子昂的论文《Z-值和T-值在骨密度测量中的意义》中的第一章第一节:骨密度测试中的T值和z值分别指的是与青年人相比标准差的倍数和与同龄人相比标准差的倍数。
骨密度全称为骨骼矿物质密度,是骨骼强度的一个重要指标,以克/每立方厘米表示,表示一个绝对值。骨密度测试结果包括平均值和标准值:
1、平均值为实际测试结果。
2、标准值为预先存储在计算机内的,它包括两部分:标准值±标准差。标准值按性别和年龄的组合不同而有不同的值,即按男女性别分为两大系列组,并同时按年龄分为:20岁以前每两岁一个年龄组,20岁以后每十岁一个年龄组,每个年龄组一个值。
扩展资料
骨密度测试的相关情况
据了解,以下情况的对象需要做骨密度测试:
1、女性45岁以后,钙质流失,骨量减少,需要考虑做骨密度检测。女性65岁以上和男性70岁以上,无其他骨质疏松危险因素者,需要做骨密度检测。
2、女性65岁以下和男性70岁以下,有1个以上危险因素者(绝经后、吸烟、过度饮酒或咖啡、体力活动缺乏、饮食中钙和维生素D缺乏),需要做骨密度检测。
3、有脆性骨折史或脆性骨折家族病史者,需要做骨密度检测。
4、各种原因引起的性激素水平低下者,需要做骨密度检测。
5、X线显示骨质疏松改变者,需定期要进行骨密度检测。
6、接受骨质疏松治疗需要进行疗效监测者,需定期要进行骨密度检测。
7、有影响骨矿代谢的疾病(肾功能不全、糖尿病、慢性肝病、甲状旁腺亢进等)或服用可能影响骨矿代谢的药物(如糖皮质激素、抗癫痫药物、肝素等)者,需要进行骨密度检测。
8、孕妇在孕期3、6个月各测骨密度一次,以便及时补钙,需要进行骨密度检测。
参考资料来源:百度百科-骨密度