检验一个因素对试验结果影响是否显著应用t检验法？ 首先根据经验和相关文献资料，确定N个可能对最终结果产生影响的因素，然后分别固定大多数因素不变，只让一个因素发生变化。这样把这N种因素全测一边。然后，对所有实验数据做灰色关联度分析。再然后，根据分析结果拟合出一个模型，并得出模型中每个因子所占权重—权重大的影响度大，反之则小。最后，根据模型，计算几组新的实验数据，如果按新实验中各影响因子的数值计算，得出的结果和实验结果相符（处于区间范围），那么就说明你把所有影响因子都找全了。如果差异较大，那么要么说明你的模型不对，需要重新拟合，要么说明你的影响因子没照全。
什么是q检验法，f检验法和t检验法 【Q检验法】Q检验法又叫做舍弃商法，是迪克森(W．J．Dixon)在1951年专为分析化学中62616964757a686964616fe58685e5aeb931333361323034少量观测次数(n)提出的一种简易判据式。按以下步骤来确定可疑值的取舍：（1）将各数据按递增顺数排列：X1，X2，X3，…，Xn-1，Xn。（2）求出最大值与最小值的差值（极差）Xmax-Xmin.（3）求出可疑值与其最相邻数据之间的差值的绝对值。（4）求出Q（Q等于（3）中的差值除以（2）中的极差）。（5）根据测定次数n和要求的置信水平（如95%）查表（见下）得到值（6）判断：若计算Q>；Q表，则舍去可疑值，否则应予保留。【F检验法】F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差S2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t 检验。样本标准偏差的平方，即：两组数据就能得到两个S2值，由表中f大和f小（f为自由度n-1)，查得F表，然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果F表 表明两组数据没有显著差异；F≥F表 表明两组数据存在显著差异。【T检验法】T检验法，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本。
统计中t检验法中P值该怎样计算 P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431363030值，这个值是根据检验统计量计算出来的。通过直接比较P值与给定的显著性水平a的大小就可以知道是否拒绝假设，显然这就代替了比较检验统计量的值与临界值的大小的方法。而且通过这种方法，我们还可以知道在P值小于a的情况下犯第一类错误的实际概率是多少，P=0.03，那么拒绝假设，这一决策可能犯错误的概率是0.03。需要指出的是，如果P>；a，那么假设不被拒绝，在这种情况下，第一类错误并不会发生。T检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错误的概率。例如：如果零假设是两个总体的均值相等(u1=u2)，但是从相应的两个样本中所计算出的样本的均值不相等，有一定的“差异”。如果根据这个“差异”值计算出p，那么就是说，如果零假设是正确的，即两个总体的均值相等，那么在样本的均值之间产生了像本例中这样大的差异的概率小于0.01。也就是说，产生像这两个样本均值这样大的差异的原因是随机发生的，而不是由于它们所来自的总体本来的均值就不相等，出现这种差异结果的概率是。扩展资料P值的作用：P值可以用来进行假设检验的决策，如果P值比显著性水平a小，检验统计量的。
