1樓：匿名使用者
簡單的講吧，我看他們兩個講的蠻複雜的，其實沒那麼複雜
你知道正太分佈吧，0.05、0.01、0.
001分別對應著這三個數：95%、99%和99.9%，你可能在有些地方還會看到0.
1，它是對應著90%,好了，我先向你解釋下這幾個百分數是什麼意思，這四個百分數都是表示 我的統計結果有多大的把握性，比如95%，它的意思就是說如果有100個去統計這個結果，可能有95個人和我這個統計結果是一樣的，這應該好理解，對吧 呵呵
好，當我們說我的結果的把握性有95%時，換句話說就是95%的可能性會出現和我一樣的結果，只有5%的機會會和我的結果不一樣，對吧
當我們在規定如果p<0.05時就通過檢驗，表示如果你這個結果的把握性》0.95,就可以了，也就是通過檢驗了。這只是用0.05來解釋的，其他數是一樣的
至於為什麼選這些數，我想你可能已經明白了，我們不習慣說我對這件事有93%或97%的把握性吧，呵呵 對不對，
不知道我說清楚了沒有。。。
2樓：匿名使用者
p值得意義：以多大的誤差拒絕h。/拒絕h。
接受h1時冒的風險/統計推斷錯誤的概率/從所設h。總體隨機獲得手頭樣本的概率。 你這的t檢驗是樣本與總體均數比較還是兩樣本均數比較
統計學中的t檢驗、p值是什麼意思？求深入淺出、通俗易懂解釋
3樓：
在迴歸分析中，t檢驗就是對迴歸引數的顯著性進行檢驗；f檢驗是對迴歸方程的顯著性進行檢驗。在一元迴歸中，二者是等價的；在多元迴歸中，t檢驗通過則f檢驗一定能夠通過，而f檢驗通過t檢驗不一定通過。p值就是方便大家判斷顯著性的，一般軟體執行結果中都有，例如在a=0.
05時，p<0.05，就拒絕原假設，說明顯著！
統計學中的t檢驗，p值是什麼意思
4樓：匿名使用者
t檢驗是比較兩個群體總體平均值的差異，p值越大說明這兩個群體總體均值相同的概率越大，即兩個群體是來自相同的總體；反正，越小則說明他們來自不同的群體。
統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
5樓：不是苦瓜是什麼
1、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（n<30），總體標準
差σ未知的正態分佈資料。
計算：t的檢驗是雙側檢驗，只要t值的絕對值大於臨界值就是不拒絕原假設。
2、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。
計算：概率定義為：p(a)=m/n，其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件a包含的試驗基本結果數。
統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關係的科學。它是通過蒐集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方**科學。由於統計學的定量研究具有客觀、準確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。
6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
7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。
8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。
9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。
10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
11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
急請問統計學p值的意義，謝謝
12樓：情痴
統計學意義（p值）zt
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。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。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.
05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.
001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
13樓：匿名使用者
簡單的講吧，我看他們兩個講的蠻複雜的，其實沒那麼複雜
你知道正太分佈吧，0.05、0.01、0.
001分別對應著這三個數：95%、99%和99.9%，你可能在有些地方還會看到0.
1，它是對應著90%,好了，我先向你解釋下這幾個百分數是什麼意思，這四個百分數都是表示 我的統計結果有多大的把握性，比如95%，它的意思就是說如果有100個去統計這個結果，可能有95個人和我這個統計結果是一樣的，這應該好理解，對吧 呵呵
好，當我們說我的結果的把握性有95%時，換句話說就是95%的可能性會出現和我一樣的結果，只有5%的機會會和我的結果不一樣，對吧
當我們在規定如果p<0.05時就通過檢驗，表示如果你這個結果的把握性》0.95,就可以了，也就是通過檢驗了。這只是用0.05來解釋的，其他數是一樣的
至於為什麼選這些數，我想你可能已經明白了，我們不習慣說我對這件事有93%或97%的把握性吧，呵呵 對不對，
不知道我說清楚了沒有。。。
14樓：匿名使用者
p<0.05是有顯著性差異，它和p>0.05只是具有不同的統計學意義而已
p值小於臨界值時，認為可以拒絕原假設。而這個臨界值是可接受的錯誤概率，它表示原假設實際正確而被拒絕的概率
取《多少隻是一個習慣。很少看到文獻中取p<0.001的。0.01、0.05、0.1都是常見的取值。有時候因單邊或雙邊檢驗的區別，可能還會除以2
15樓：匿名使用者
統計學意義:
結果真實
程度（能夠代表總體）的一種估計方法。
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。
統計學中的p值代表什麼？
16樓：mua小婷
我儘量用形象的語言說 p值越小 說明犯第一類錯誤的概率越小 你越可以推翻傳統的、保守的觀點 越可以接受新提出的、感興趣的觀點
什麼是第一類錯誤 統計上把保守的、傳統的觀點作為原假設 新穎的、感興趣的、想去論證的觀點作為備擇假設 就好比一個犯罪嫌疑人 在沒有確鑿的證據前都只能以他無罪為原假設 因為一個人無罪判他有罪 比 有罪判無罪 的後果嚴重的多 大家都不願被冤枉 所以推廣開來 你想證明一班的成績比二班好 原假設就設為一班二班成績相同 備擇假設就設為一班比二班成績好 若得出的p值較小 一般以0.05作為臨界值 比0.05小就可以接受一班成績比二班好的事實 若比0.
05大就說明沒有足夠證據證明一班成績比二班好 保守起見拒絕備擇假設 接受原假設純手打
統計P值是什麼，怎麼算，統計學中的P值應該怎麼計算
p值就是概率，一般的話小於0.05就行，意思就是你所估計出來的值只有5 的可能是落在置信區間之外的，也就是說這個值越小越靠譜，一般統計學上取0.05為界，大於拒絕，小於接受 p值即為拒絕域的面積或概率。p值的計算公式是 2 1 z0 當被測假設h1為 p不等於p0時 1 z0 當被測假設h1為 p大...
醫學統計學SPSS，t檢驗 u檢驗的值的計算，請各位網友幫忙
組別例第一產程 min 第二產程 min 觀察組90 651.38 36.26 80 0.28 對照組90 741.47 36.37 132 0.45t值p 0.01 0.01 我只是spss初學階段，但個人覺得只有均數和標準差，是沒法計算的，缺原始資料！醫學統計學中，t檢驗中的p表示什麼意思？p就...
統計學中，F分佈怎麼理解，統計學中F值的意義
f值是f檢驗的統計量值 f檢驗是一種在零假設 null hypothesis,h0 之下，統計值服從f 分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。f值和t值是f檢驗和t檢驗的統計量值，與它們相對應的概率分佈,就是f分佈和t分佈。統計...