1樓：匿名使用者
這是統計學的一個術語：t-檢驗。
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。
希望能幫到你，滿意別忘了採納哦，thanks！
student's t-test是什麼意思
2樓：匿名使用者
學生t檢驗
[醫]〔「student」為william sealy gossett的筆名，英國數學家，1876～1937〕student氏t測驗：見tests項下的t-test;採納
統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
3樓：匿名使用者
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。
我認為，要想把它弄清楚，還是需要找本統計學原理的書看看好
4樓：東哥
,t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標。
p值就是拒絕原假設的最小alpha值嘛，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分佈來算p值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));
單邊檢驗的話，應該是1-probnorm(z);
具體問題具體分析，不同的檢驗方法求p值方法也不一樣，統計的書上肯定都有；t值計算方法相似。
5樓：匿名使用者
統計學中t值p值是什麼意思，怎麼計算統計學中的批直系踢值他的統計表去計算。
6樓：甲殼蟲知道多
最通俗的來講，p值代表原假設成立的概率，所以p值越小代表原假設越不成立，所以可以拒絕原假設。一般p值小於等於5%就可以視為原假設大概率不成立了。
7樓：忽悠村——村長
1：t 這是數理統計中的一種統計量 t統計量
2:而統計量指不含未知引數的樣本函式。如樣本x
8樓：匿名使用者
正態分佈中的引數
p=正態分佈函式（）
t是其逆函式
如p(0)=0.5
卡西歐計算器上就有這功能
請問spss軟體中的t值和sig(2-tailed)是什麼意思
9樓：匿名使用者
t值是t檢驗得出來的檢驗結果，t檢驗是一種差異性的檢驗，用於二組正態分佈的數值形變數的檢驗，是一種差異性檢驗，檢驗二組是否存在差別。其值越大，差異越顯著。
sig是統計中用的p值，是根據t值的大小查表得出來的數值，他一般與0.05進行比較，小於0.05認為二組的差別顯著，大於0.
05則差別不顯著。如果還不明白的話可以找一本基礎統計看看，t檢驗就是你說的這個東東。
10樓：匿名使用者
t值表示的是t值檢驗 sig是檢驗值 一般不用看t值，只看sig的值是否小於0.05.如果是，說明通過檢驗了，說明兩者在總體中存在相關關係。
如果你是做**用下這樣的統計，只需瞭解這些就可以了。
t檢驗的原理是什麼？有什麼意義?謝謝 5
11樓：匿名使用者
原理：t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
意義：t檢驗對資料的正態性有一定的耐受能力。如果資料只是稍微偏離正態，結果仍然是穩定的。如果資料偏離正態很遠，則需要考慮資料轉換或採用非引數方法分析。
兩個獨立樣本t檢驗的原假設為兩個總體均值之間不存在顯著性差異，需分兩步完成：①利用f檢驗進行兩總體方差的同質性判斷；②根據方差同質性的判斷，決定t統計量和自由度計算公式，進而對t檢驗的結果給予恰當的判定。
如果待檢驗的兩個樣本均值差異較小，那麼t值也就較小，說明兩樣本均值不存在顯著差異；相反，t值越大，說明兩樣本均值之間差異越顯著。
spss將計算的t值和t分佈表給出相應的顯著性概率值，如果顯著性概率值p小於或等於顯著性水平α，則拒絕原假設，認為兩總體均值之間存在顯著差異；相反，顯著性概率值p大於顯著性水平α，則不拒絕原假設，認為兩總體均值之間不存在顯著差異。
擴充套件資料
t檢驗的前提條件：
無論是單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗還是配對樣本t檢驗，都有幾個基本前提：
一是，t檢驗屬於引數檢驗，用於檢驗定量資料（數字有比較意義的），若資料均為定類資料則使用非引數檢驗。
二是，樣本資料需要服從正態或近似正態分佈。
1、獨立t檢驗（也稱t檢驗），要求因變數需要符合正態分佈性，如果不滿足，此時可考慮使用非引數檢驗，具體來講應該是mannwhitney檢驗進行研究。
2、單樣本t檢驗，其預設前提條件是資料需要符合正態分佈性，如果不滿足，此時可考慮使用非引數檢驗，具體來講應該是單樣本wilcoxon檢驗進行研究。
3、配對樣本t檢驗，其預設前提條件是差值資料需要符合正態分佈性，如果不滿足，此時可考慮使用非引數檢驗，具體來講應該是單樣本wilcoxon檢驗進行研究。
其實配對樣本t檢驗與單樣本t檢驗的原理是一模一樣，無非是進行了一次資料相減（即差值）處理而已，因而其和單樣本t檢驗保持一致。
spss的比較均值中，t檢驗和anova有什麼區別？
12樓：匿名使用者
方差和t檢驗的區別在於，對於t檢驗的x來講，其只能為2個類別比如男和女。如果x為3個類別比如本科以下，本科，本科以上；此時只能使用方差分析。
具體說明可以檢視spssau的差異關係幫助手冊，比較好理解。
13樓：匿名使用者
獨立樣本t檢驗只能用於檢驗兩個樣本間的差異問題，單因素anova主要用於兩個以上樣本間的差異。
14樓：匿名使用者
實際上，anova分析之後如果達到顯著水平，就不能夠用獨立樣本t檢驗來進行每兩個水平之間的差異檢驗了，原因就是因為我們的接受水平是95%，如果多次進行兩兩
independent-samples t test是什麼意思
15樓：du知道君
獨立樣本t檢驗
snk法、lsd法、dunnett-t檢驗區別是什麼？
16樓：匿名使用者
區別如下：
1、snk為student-newman-keuls三人姓氏的縮寫，檢驗統計量為q ，亦稱q檢驗，適用於多個均數的兩兩比較，常用於探索性研究。 只告訴有無差異，不提供精確p值。
2、lsd為最小顯著差異（least significant difference）t檢驗。適用於某一對或幾對在專業上有非凡價值的均數間差別的比較。
3、課本上在進行兩兩比較用的是snk，但是有人認為snk出現假陽性的機率高。進行兩兩比較的時候，假如是驗證性研究用bonferroni(lsd)比較好，假如是探索性研究且各組人數相同用turkey法較好，其他的用scheffe較好。
17樓：匿名使用者
snk為student-newman-keuls三人姓氏的縮寫，檢驗統計量為q ，亦稱q檢驗，適用於多個均數的兩兩比較，常用於探索性研究。 只告訴有無差異，不提供精確p值。
lsd為最小顯著差異（least significant difference）t檢驗。適用於某一對或幾對在專業上有非凡價值的均數間差別的比較。 提供p值。
「課本上在進行兩兩比較用的是snk，但是有人認為snk出現假陽性的機率高。進行兩兩比較的時候，假如是驗證性研究用bonferroni(lsd)比較好，假如是探索性研究且各組人數相同用turkey法較好，其他的用scheffe較好」
沒搞清楚這兩者在使用時的差別，請問高手能否通俗的講講，附帶例項更好 似乎是lsd法得出的p值稍小，在p值接近0.05的時候，比較輕易得出有統計學差異，而snk方法得出的p值比較保守，相對不易得出p小於0.05。
似乎是lsd法得出的p值稍小，在p值接近0.05的時候，比較輕易得出有統計學差異，而snk方法得出的p值比較保守，相對不易得出p小於0.05。
等待高手的解答。
lsd是最靈敏的，輕易出現假陽性結果crust版：
一般多個均數間的兩兩比較我們都用q檢驗。lsd一般用於設計的時候已經確定的某些組之間的比較（如a和b，c和d），而其他組間不必進行比較。假如所有組間都要比較用lsd的話會增加第一類錯誤的概率。
另外，dunnett法則適用於多個實驗組均數與對照組均數間的比較。
evolution版：
lsd < ssr < q法
多重檢驗多使用q法。
lsd本質上是稍作改進的t檢驗，即將原來兩兩比較的不同標準誤換成統一的標準誤，所以累積i型錯誤概率的問題依然沒有擺脫。因此，假如實際分析中一定要用這個簡單的檢驗法，可以通過bonferroni 校正法將顯著性水準調小到積累i型錯誤概率不超過單比較時的水準。謝謝shiqingsun，evolution，csust，新新手等諸位斑竹的解答
稍微準確一點說，bonferroni只是把cutoff value除以檢驗次數，也就等同於把p值乘以檢驗次數並truncate到0-1之間。好處是這樣做錯誤率永遠都可以控制住；問題時通常實在效能太低了，特別是檢驗成千上萬個假設的時候，校正後的p值經常是一大片1。
lsd通過兩步來控制錯誤率，如果所有均值都相等，那麼錯誤率可以控制住；如果不全相等，則lsd未必可以控制住錯誤率。優點是簡單，啥都不用動就可以用；缺點是基本上很少出現所有均值都相等的情況，所以沒啥用。
18樓：
這三種檢驗方法snk法、lsd法、dunnett-t檢驗都是當多個樣本均數之間兩兩比較時使用的假設檢驗方法，建議只學會其中最常用的snk法即可，又稱q檢驗，是通過計算的q值與q界值作比較得出結論的。
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