谁能简单的讲下统计学 中的t值， f值， p 值的含义分别是什么 1、t值是2113t检验的统计量值，t检验，亦5261称student t检验（Student's t test），主要用于样4102本含量较小（例如n），总体标准差σ1653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0.05、0.01、0.001。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=0.05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：—假设检验中的P值。
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
谁能简单的讲下统计学中的t值，f值，p值的含义分别是什么 t是T检验（小样本质量检测，在参数检验中）的统计量，f是F检验（SPSS中的方差分析有）的统计量，p是一个判断原。
