医学论文中的t和p是什么

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，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。

扩展资料：

Fisher的具体做法是：

假定某一参数的取值。

选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果

如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

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。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。

eviews中的关于相关度研究自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，一般而言P<即可，当然有的研究p<也是可以接受的。X1的P值为，X3的P值为，说明这两个变量对因变量影响显著

你所指的即是：

T:体温，P：脉搏， R：呼吸， BP：血压，这是人体的各项生命体征，反应一个人的健康状况以及生理变化，医生根据这些生命指标对患者做出诊断和制订治疗方案。

其英文表示为：

T：temprature，温度  P：pulse，脉搏R：respiration，呼吸   BP：blood pressure，血压

其正常值一般为：T（体温 正常值）P （脉搏60-100次/分正常值）

R（呼吸12-16次/分） BP （血压 收缩压90-140， 舒张压60-90）

扩展资料：

血压的测量方法包括直接测量法和间接测量法：①直接测量法是将溶有抗凝剂的长导管，经皮穿刺将导管送至主动脉，导管与压力传感器连接，直接显示血压。

本法为有创方式，仅适用于某些特殊情况。②间接测量法即袖带加压法，用血压计测量。血压计有汞柱式、弹簧式和电子血压计。间接测量法简便易行，是目前临床上广泛应用的方法。

人体正常体温的测量方法是在早晨8点左右、午后3点左右、晚上8点左右各测一次体温，连续测量几天，取其最稳定的值即为正常体温。

测体温时，应先将体温表的水银柱甩到35℃以下，再用棉签蘸酒精擦拭消毒。多数是把体温表挟在腋下试温，年龄小或昏迷的小儿可采用肛门测温。

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、、。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=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