t 检验中，计算出t值后如何直接计算出P值？（不查表）

第三步：在“数据”菜单里面，可以看到“数据分析”值，一般以P

统计中t检验法中P值该怎样计算

由样本t检验，t值计算公式可知。

P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值，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。

t值与p值对应表 spss中t值与p值对应表

t值与p值对应表 spss中t值与p值对应表

T检验中的P值是接受两均值存在异这个设可能犯错误的概率。例如:如果零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“异”。

如果根据这个“异”值计算出t分布表是一种统计学中用于解决t检验问题的一种表格。t分布表中列出了不同自由度下的t值以及置信度，在实际统计分析过程中，我们可以通过t值和置信度的交叉，在表中找到对应的P值，从而进行t检验的统计分析。p< 0.01，那么就是说，如果零设是正确的，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异的概率小于0.01。

P值的作用：

P值可以用来进行设检验的决策，如果P值比显著性水平a小，检验统计量的值就是在拒绝域内。同样，如果P值大于或等于显著性水平a，检验统计量的值就不再拒绝域内。在上例咖啡问题中， P值为0.0038小于显著性水平a=0.01，说明应该拒绝原设。

例如有4个样本，两两组合数为(24)= 6，若用t检验做6次，且每次比较的检验水准选为a=0.05，则每次比较不犯I类错误的概率为(1- 0.05)6次均不犯I类错误的概率为(1- 0.05)6，这是总的检验水准变为1- (1- 0.05)6= 0.26，比0.05大多了。

因此，许多统计学家得出多重比较不适用t检验。所谓不能进行t检验的关键原因是由于检验次数增多从而获得全部检验正确的概率就会下降，即犯I类错误的概率上升了，而不是t检验本身的缺陷。

一般使用专业统计软件如SAS、SPSS等计算，也可使用Excel的数据分析功能中相应的t检验计算得到，也非常简便易学

众所周知在统计学中想要用这一个特征公式来验证他们的数值，是非常方便可以作的一个过程。

SPSS中T值和P值是什么意思？

而且通过这种方法，我们还可以知道在P值小于a的情况下犯类错误的实际概率是多少， P= 0.03< a= 0.05，那么拒绝设，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，那么设不被拒绝，在这种情况下，类错误并不会发生。

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01

F值是方检验量，是整个模型的整体检验，看拟合的方程有没有意义

t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义

T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。

F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原设，即认为列入如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝定的参数取值。模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。

t检验和p值怎么算?

2、 参数 tails 和 type 将被截尾取整。

T检验中的p值与两个样本的样本量大小、样本均值和方有关。

通常查看t分布表，首先需要在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。

进行样本T检验，使用SPSSAU，比SPSS更傻瓜简单的统计分析工具，随T检验分析表格输出智能文字分析建议和分析结果，帮助理解检验的结果。

两个步骤得出分析结果，小白也可以快速完成分析：

选中分析方法：

拖拽分析项

输出结果。SPSSAU直接输出论文需要的三线表格式，可以直接粘贴使用。

通过分析建议可以知道对T检验的分析结果的解读应该重点关注上表格中的P值，当P值小于0.05或0.01（根据实际研究而定），即呈现显著性异，然后再对比平均值大小进行描述即可。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的大于临界值就是不拒绝原设。

2、P值（P value）就是当原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设，P值越小，我们拒绝原设的理由越充分。

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A包含的试验基本结果数。

拓展资料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、、经济、科学技术各个领域的分析研究。

参考资料：

如何查看t分布表

1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称student

查看t分布表，需要首先在f值可以表示密度函数也可以表示F分布统计量值具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。

需要先找到列的自由度，如查找自由度为6，查看自由度为6对应的行，对应找t分布表的行双侧95％（单侧97.5％）概率处与自由度为6的那一行对应的介值为2.447，即自由度为6的95%的双侧T值为2.447，自由度为6的97.5％的单侧T值为2.447。

扩展资料：

如自由度为9,可查看自由度为9对应的行，对应找t分布表的行双侧95％概率处与自由度为9的那一行对应的介值为2.262，比较计算得到的t与2.262的大小，如果t值大于2.262,双侧t检验p值小于0.05,为小概率，有统计学意义，通常说明某个变量（或特征）值和应变量有显著异；如果t值小于2.262,p值大于0.05，通常说明某个变量(或特征)值和应变量无显著性异。

统计学里，T检验的P值的意义

多个样本均数间的两两比较称多重比较，如果用两个样本均数比较的t检验进行多重比较，将会加大犯I类错误的概率。小于临界值则无充分理由拒绝原设，大于的话就拒绝原设。

P值得意义：以多大的误拒绝H。/拒绝H。接受H1时冒的风险/统计推断错误的概率/从所设H。总体随机获得手头样本的概率。 你这的t检验是样本与总体均数比较还是两样本均数比较

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

参考资料来源：

t检验（Student's

ttest），主要用于样本含量较小（例如n

<30），总体标准σ未知的正态分布。

t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。

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

<0.05

为有统计学异，

P<0.01

为有显著统计学异，P<0.001为有极其显著的统计学异。其含义是样本间的异由抽样误所致的概率小于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。

参考资料：

百度百科——设检验中的P值

百度百科——F检验

百度百科——t检验t分布表中自由度是其中的一个重要参数，通常与样本量N相关联。当自由度较大时，t分布表的t值趋向于与标准正态分布表的z值相同；而当自由度较小时，t值会相应地偏大，这是由于样本数较少而导致的。

统计学p常来表示样本的成数、发生的概率；

t值是t统计量的值，在总体方未知的情况下对总体数学期望进行区间估计时，一般选用;

什么是p值？ t值？

one sample t-test 应该适用于 n（sample size) <=30啊

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。

扩展资料：

Fisher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。的具体做法是：

定某一参数的取值。

选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在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P值或者说观测的显著水平，即在设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果0.01

TTEST 在EXCEL计算出的结果是t还是p值,用哪一个公式在excel中计算出t值和p值是多少

步：开启这个分析加载项。

作步骤：如果是off2010的话：文件——选项——加载项——然后在右边找到一个"分析工具库"——点击”转到“， 如果是off2003的话：工具——加载项

第二步：使在统计分析中，t分布表一般被用于求解t检验的P值。如果我们要检验两组样本在一个特定的测量维度上是否存在显著异，我们需要计算这两组样本的t值。通过查找t分布表，我们可以找到相应自由度下对应的t检验的置信区间，进一步算出P值，从而得到样本异的显著性水平。用”分析工具库“，点"确定"。如下图：

一步t分布表查的方法如下：：开始分析

可以用如下方法分析：

使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。

语法：TTEST(array1,array2,tails,type)Array1 为个数据集。

Array2 为第二个数据集。

如果 tails = 2，函数 TTEST 使用双尾分布。

Type 为 t 检验的类型。

如果 type 等于检验方法1 成对2等方双样本检验3异方双样本检验说明：

1、 如果 array1 和 array2 的数据点个数不同，且 type = 1（成对），函数 TTEST 返回错误值 #N/A。

3、 如果 tails 或 type 为非数值型，函数 TTEST 返回错误值 #VALUE!。

4、 如果 tails 不为 1 或 2，函数 TTEST 返回错误值 #NUM!。

5、 TTEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负值 t 统计。如果 tails=1，设 array1 和 array2 为来自具有相同平均值的总体的样本，则 TTEST 返回 t 统计的较高值的概率。设“总体平均值相同”，则当 tails=2 时返回的值是当 tails=1 时返回的值的两倍，且符合 t 统计的较高的概率。

参见TTEST函数帮助：返回与学生 t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。语法：TTEST(array1,array2,tails,type)Array1 为个数据集。Array2 为第二个数据集。Tails 指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 TTEST 使用双尾分布。Type 为 t 检验的类型。如果 type 等于检验方法1 成对2等方双样本检验3异方双样本检验说明：1、 如果 array1 和 array2 的数据点个数不同，且 type = 1（成对），函数 TTEST 返回错误值 #N/A。 2、 参数 tails 和 type 将被截尾取整。 3、 如果 tails 或 type 为非数值型，函数 TTEST 返回错误值 #VALUE!。 4、 如果 tails 不为 1 或 2，函数 TTEST 返回错误值 #NUM!。 5、 TTEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负值 t 统计。如果 tails=1，设 array1 和 array2 为来自具有相同平均值的总体的样本，则 TTEST 返回 t 统计的较高值的概率。设“总体平均值相同”，则当 tails=2 时返回的值是当 tails=1 时返回的值的两倍，且符合 t 统计的较高的概率。

T检验的临界值表

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σ未知的正态分布资料。

不要讲接受原设，因为设检验作为一t检验和p值怎么算?种反证法，只有当你拒绝原设，你的预先想法才能得证，而如果小于临界值，是得不出任何有用结论的，即此时你还不能认为原设是对的，因为你无法或者犯第二类错误的概率。