你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。
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
你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。
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是T检验的值 p是概率，p＜或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著
1、t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。它与f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,并于1908年在Biometrika上公布 。
2、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。
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。
扩展资料
实用举例
1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别
为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。
假设
H0：男平均身高 = 女平均身高
H1：男平均身高 ≠ 女平均身高
选用双侧检验：选用α=的统计显著水平
2、P值
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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 参考资料来源：百度百科-t值 参考资料来源：百度百科-p值 你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。 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（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。 1、t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。它与f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,并于1908年在Biometrika上公布 。 2、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。 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。 扩展资料 实用举例 1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别 为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。 假设 H0：男平均身高 = 女平均身高 H1：男平均身高 ≠ 女平均身高 选用双侧检验：选用α=的统计显著水平 2、P值 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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。 如果 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 参考资料来源：百度百科-t值 参考资料来源：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。 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。 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 你说的这个t值是统计中的值吗？实际t值用公式t=（样本平均数x-总体平均数u）/(样本标准差s/根号（样本容量n）)计算。如果是临界t值，则可用Excel中的粘贴函数TINV计算，也可通过查t值表得到。希望对你有所帮助。 你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。 用spss进行t检验的操作方法和步骤如下： 1、首先，打开spss软件，并使用SPSS进行两个样本的T检验，如下图所示。 2、其次，完成上述步骤后，在界面上选择菜单栏“分析”选项，然后依次单击“比较均值”-->“独立样本T检验”，如下图所示。 3、接着，完成上述步骤后，选择英语成绩作为检验变量，选择性别作为分组变量，然后单击“确定”按钮，如下图所示。 4、然后，完成上述步骤后，测试结果将在之后生成，如下图所示。 5、随后，完成上述步骤后，可以检查两个样本的平均值，以查看是否存在显著差异，如下图所示。 6、接着，检查第二张表的方差测试结果。 从图中可以看到sig = 1> ，只看数据的第一行。 如果sig <，则需要查看第二行数据，如下图所示。 7、最后，完成上述步骤后，从第一行数据Sig = > ，可以得出结论，男性和女性样本的英语分数没有显着差异，如下图所示。这就是用spss进行t检验的操作方法。 在线spss进行t检验操作步骤如下 1、上传数据到平台中，选择通用方法>>T检验（独立样本T检验）； 2、放入分析项，点击开始分析。 T检验（独立样本T检验）是分析分类数据与定量数据的方法，且x的组别只能为两项。 T检验 3、分析结果及图表 图形可以选择柱形图、条形图、柱状图、雷达图等。 分析结果 柱状图 结果不好解读的话，可查看网页版spss分析平台spssau的方法教程，以及配合智能文字分析进行数据解读。 首先准备数据集，本经验使用的数据集为：1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。2、然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。3、选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。4、之后会生成检验结果。5、首先可查看两个样本的均值，大致看下是否存在明显差异。6、然后查看第二个表格的方差检验结果，由图可见sig=1>，直接看第一行数据即可，若此处sig<，则就需要看第二行数据。7、从第一行数据的Sig=>可以得出，男、女两个样本的英语成绩没有明显差异。 找个中文补丁你就看懂了。很多的分析里（如楼上说的单因素方差分析）都有t检验的选项，选上就行了。医学论文的p值t值怎么算
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医学论文spss怎么算t值