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,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分 。
文章插图
【统计分析中p值和t值各是什么,统计学中的T检验,P值是什么意思?】统计学中的T检验,P值是什么意思?
在回归分析中,t检验就是对回归参数的显著性进行检验;f检验是对回归方程的显著性进行检验 。在一元回归中,二者是等价的;在多元回归中,t检验通过则f检验一定能够通过,而f检验通过t检验不一定通过 。p值就是方便大家判断显著性的,一般软件运行结果中都有,例如在a=0.05时,P<0.05,就拒绝原假设,说明显著!
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