爱情左面右面
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。
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意:t检验的前提:来自正态分布总体;随机样本;均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性)。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性,我们只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
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专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们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。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)
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t值指的是t检验,t检验分为单总体检验和双总体检验;单总体t检验时检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著,当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布;双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
t/F值是指t值或F值,两种不同的统计学方法中的参数指标;t值常见于t检验中,当t
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
自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量,k为被限制的条件数或变量
采用spss软件,单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在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
bp 的代表下面的含义1. BP(Boiling Point ),(物理学)沸点。2. BP(blood pressure),(医学)血压。3. Basis P