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医学论文t值和p值

2023年04月30日 论文技巧 阅读 106 次浏览 次
摘要:

问:t值和p值是什么意思啊?答:1、t值是t检验的统计量值,t检验,亦称studentt检验(Student’sttest),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(nullhypothesis,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指侍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<0.05为有统计学

问:t值和p值是什么意思啊?

  • 答: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指侍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
    <
    0.05
    为有统计学差异,
    P<0.01
    为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异丛让由抽渗逗局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:
    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
  • 问:t检验中的t值和p值是什么关系

  • 答: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。
    扩展资料:
    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。
    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Z检验、卡方检验并列。
    P值来源于六西格玛管理,亏裤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没空颤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,我们拒绝原假设枯败的理由越充分。
    参考资料来源:
    参考资料来源:
  • 答:菜鸟求教怎么看t值和旁码饥p值t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后模升,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话,应该是1-probnorm(z);具体问题具体分析运返,不同的检验方法求p值方法也不一样,统计的书上肯定都有;T值计算方法相似。
  • 问:t值与p值对应表内容是什么?

  • 答:1、t值
     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(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,我们就有顷拿银理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。
    扩展资料:
    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,即在雀宴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<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数敏槐取值。
    如果0.01<P值<0.05,说明较弱的判定结果,拒绝假定的参数取值。
    如果P值>0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
    参考资料来源:
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