论文发表需要t检验值

是的，在一篇论文中可以同时使用t检验和f检验。t检验是一种统计检验，用来检验两个样本之间的均值是否有显著性差异。F检验是一种统计检验，用来检验两个样本之间的方差是否有显著性差异。t检验和f检验都可以用于一篇论文中，但是它们的用途不同。t检验用于检验两个样本之间的均值是否有显著性差异，而f检验用于检验两个样本之间的方差是否有显著性差异。因此，在一篇论文中可以同时使用t检验和f检验，以检验两个样本之间的均值和方差是否有显著性差异。

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)。

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。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。

扩展资料：

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

如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

独立t检验结果写论文时，写出t检验的公式，然后再得出检验结果是否显著t检验（Student's t test）是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定，属于母数统计。可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验，主要应用于比较两个平均数的差异是否显著。