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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
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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
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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。
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
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
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
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
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