统计中t值和p值的区别 统计中t值和2113p值的区别为：1、t值，指的是5261T检验，主要用于样4102本含1653量较小（例如n），专总体标准差σ未知的正态分布资属料。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：_P值_t检验
Minitab 里 检验正态分布 的P值要大于多少才正态？ P值要大于21130.05。但同时也取决于风5261险承受度。如果能承受的只是0.005，那4102么大于0.005，就可以认为是正态。在正1653态检验中，例如Anderson-Darling检验或者Kolmogorov-Smirnov检验，原假设是数据服从正态分布，在独立变量的卡方检验中，原假设是研究中的两个因子，例如年龄和投票喜好是相互独立的。如果检验结果P值足够小，则有足够的证据拒绝原假设，支持备择假设（“数据不支持正态分布”或“因子不相互独立”）。知道P值判断的两个关键点，P值判断就会变得非常简单。扩展资料：Minitab的相关要求规定：1、Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。2、Minitab安装分为单机版和网络版，单机版即一套软件安装在一台电脑上，网络版5用户起售，按并发用户数算起，同时在线数不能超过购买的数量。Minitab网络版用户新增租借功能，可以让用户脱离网络环境仍能运行该软件，灵活性大大增加。3、Minitab除了为用户提供质量统计分析工具Minitab和Quality Companion软件外，还有在线培训系统Quality Trainer，该套视频系统的培训统计学基本知识和。
minitab正态性检验时，符合正态分布的P值的要求是什么 推荐P>；0.05取决于2113你的风险承受度。如果你5261能承受的只是0.005，那么大于41020.005，就可以认为是正态。这里的前提1653是先认为这个分布就是正态分布。大于0.05（或0.0005）时只是没有足够证据能证明它不是正态分布，所以就认为它是正态分布。
