1樓：司徒麼麼噠
顯著性水平為1-0.95 = 0.05 < 概率0.
073，是不能拒絕原假設的，也就是接受原假設。t值的用處在於你知道critical value也就是臨界值的條件下才行，如果你沒法知道臨界值，那麼t值是沒用的。t值大於critical value，則拒絕原假設，反之接受。
用t值判斷和p值（相伴概率）判斷是等價的
單樣本t檢驗中的各資料值解釋
2樓：匿名使用者
t的值 是表示一個引數值，t的大小是否有意義，主要要根據sig的大小來判斷。df是自由度，在資料分析中沒有實際意義，可以不去考慮。
假設檢驗的結論不能絕對化。當一個統計量的值落在臨界域內，這個統計量是統計上顯著的，這時拒絕虛擬假設。當一個統計量的值落在接受域中，這個檢驗是統計上不顯著的，這是不拒絕虛擬假設h0。
因為，其不顯著結果的原因有可能是樣本數量不夠拒絕h0 ，有可能犯第ⅰ類錯誤。
正確理解p值與差別有無統計學意義。p越小，不是說明實際差別越大，而是說越有理由拒絕h0 ，越有理由說明兩者有差異，差別有無統計學意義和有無專業上的實際意義並不完全相同。
請專家，問統計學中t值有什麼意義啊？ 5
3樓：32座森林
簡單地說，t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標， 例如不良貸款y對貸款餘額的估計方程x的迴歸估計方程為:y=-0.8+0.
03x,那麼這個方程的係數0.03是否在統計上有意義呢？是否貸款餘額沒增加1個單位，不良貸款就要增加0.
03個單位呢？那麼可以通過計算其t值和p值來判斷，經計算t=7.5,p=0.
000，根據假設檢驗的相關知識，可以判斷這個方程式有意義的。
4樓：匿名使用者
是那個t值呀，是t檢驗嗎？說具體點。。
是你得到一個t值了不？、你可以根據你設的自由度和顯著水平去查t值的表，如果得出的t值大於表中的t值，就拒絕原假設，如果還不懂的話，就看概率論與數理統計。
自由度是指你有多少個變數是自由的，你還是去看書，我也講不清。
t檢驗能用來檢驗兩組資料是否有顯著差異性 5
5樓：匿名使用者
剛好學完第八章，整理下概念：
圖1、成對資料t檢驗：
設成對資料pr1和pr2：(xi,yi),...,(xn,yn)，差值：di=xi-yi，i=1,2,...,n，差值可以看成來自正態總體(μd,δd^2)的樣本。
兩組資料的差值是否有顯著差異，即比較兩總體均值是否有顯著差異。
原假設h0：μd=0，備擇假設h1：μd≠0
已知：x拔=-79.499...，s=98.147...，n=17
檢驗統計量：t=sqrt(n)*x拔/s => 觀察值：t0=sqrt(17)*(-79.499...)/98.147...=...
置信水平：1-α=0.95，則顯著水平：α=0.05
檢驗的拒絕域：w= => t0.025(16)=...(查表)
若觀察值t0＜t0.025(16)，說明拒絕域裡原假設為假的概率為0.95，為小概率事件，根據實際推斷原理，原假設不成立。
若......
圖2、當δ1^2=δ2^2=δ^2且標準差已知時，用抽樣分佈：
|x拔-y拔|/sqrt(δ1^2/n1+δ2^2/n2)~tα/2(n1+n2-2)
sw^2=((n1-1)s1^2+(n2-1)s^2)/n1+n2-2
當δ1^2≠δ2^2，用抽樣分佈：
|x拔-y拔|/sqrt(s1^2/n1+s2^2/n2)~tα/2(n1+n2-2)
計算過程參考圖1。
統計分析中，p值和t值各是什麼？
6樓：那林子的小鳥
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。
綜合來說，p值更重要一點。
專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.
05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。
即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.
05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
7樓：晴禾雨
t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。
但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
8樓：
t是t檢驗的值 p是概率，p＜0.05或p＜0、001最好，可以拒絕原假設，表明差異顯著
9樓：匿名使用者
你好， 顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設（備則假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
中文名：顯著性檢驗
外文名：significance test
應用領域：資料統計
常用測驗：t檢驗等
分享含義
顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個要檢驗的假設記作h0,稱為原假設（或零假設） (null hypothesis) ，與h0對立的假設記作h1，稱為備擇假設(alternative hypothesis) 。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現的概率通常記作α，就是p值；
⑵ 在原假設不真時，決定不放棄原假設，稱為第二類錯誤，其出現的概率通常記作β，就是t值。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據研究的問題，如果放棄真假設損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
數學中T表示的是什麼？數學中的t代表什麼
在數學中t的意思可以是指時間 time 也可以指噸 ton 1 時間是數學 物理學中的7種基本單位之一，符號t。在國際單位制 si 中，時間的基本單位是秒，符號s。有時也會借用英文縮寫標示為sec.2 噸常常用於數學 物理中的質量單位，符號為小寫t。公制一噸等於1000公斤。在國際單位制中，質量的基...
這個spss中的t檢驗中這個那個是P值
先看前面方差方程的齊性檢驗，如果齊性檢驗的話，就看後面上面的t，若不齊的話就看下面的t t就是t對應的這一列。sig就是p值。這是常識，如果不懂的話，就不建議你自己亂做spss分析了我經常幫別人做這類的資料分析的。你哪個是p都不知道，還是找別人做資料分析吧。t檢驗有條件限制的，不是都能用的。spss...
spss中t值和sig值代表什麼意思 急
1 t值表示 逐個檢驗各自變數 迴歸 2 sig值包含p值。無論資料 sig 的顯著性是 顯著性 中度顯著性 還是 高度顯著性 都需要將p值與顯著性水平 0 05或0 01 進行比較。如果p值是0。01 3 f值表示 方差檢驗量，即整個模型的總體檢驗。4 p值表示 用於確定假設檢驗結果的引數。還可以...