1樓：匿名使用者
均數、標準差、t值、p值（概率）
我替別人做這類的資料分析蠻多的
統計分析中，p值和t值各是什麼？
2樓：那林子的小鳥
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。
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（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。
綜合來說，p值更重要一點。
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。
3樓：晴禾雨
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（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料
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。總之，p值越小，表明結果越顯著。
但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
4樓：
t是t檢驗的值 p是概率，p＜0.05或p＜0、001最好，可以拒絕原假設，表明差異顯著
5樓：匿名使用者
你好， 顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設（備則假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
中文名：顯著性檢驗
外文名：significance test
應用領域：資料統計
常用測驗：t檢驗等
分享含義
顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個要檢驗的假設記作h0,稱為原假設（或零假設） (null hypothesis) ，與h0對立的假設記作h1，稱為備擇假設(alternative hypothesis) 。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現的概率通常記作α，就是p值；
⑵ 在原假設不真時，決定不放棄原假設，稱為第二類錯誤，其出現的概率通常記作β，就是t值。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據研究的問題，如果放棄真假設損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
**資料表中t值和p值分別代表什麼?
6樓：w別y雲j間
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，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)。
7樓：理想遠大的龍
eviews中的關於相關度研究
自變數對因變數的影響顯著與否主要看p(prob)值，一般而言p<0.05即可，當然有的研究p<0.1也是可以接受的。
x1的p值為0.0001，x3的p值為0.0431，說明這兩個變數對因變數影響顯著
8樓：章魚公考
p就是顯著性=sig
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
資料分析中的p值怎麼計算、什麼意義？
9樓：之何勿思
一、p值計算方法
左側檢驗p值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
右側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
雙側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
二、p值的意義
p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.
01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。
10樓：卡門kamen之歌
p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。
p值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c，根據檢驗統計量x的具體分佈，可求出p值。具體地說：
左側檢驗的p值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即：p = p
右側檢驗的p值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：p = p
雙側檢驗的p值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
計算出p值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論：
如果α > p值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α ≤ p值，則在顯著性水平α下接受原假設。
在實踐中，當α = p值時，也即統計量的值c剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
11樓：猴吠巳
p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.
01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。
實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。 p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.
05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。 下面的內容列出了p值計算方法。
(1) p值是： 1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。 2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的) 顯著性水平。 4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。 (2) p 值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分佈，可求出p 值。具體地說: 左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即 = p 右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率 = p 雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍:
p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。 計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論:
如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。 如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
整理自： 樊冬梅，假設檢驗中的p值. 鄭州經濟管理幹部學院學報，2002，韓志霞, 張玲，p 值檢驗和假設檢驗。
邊疆經濟與文化，2006中國航天工業醫藥,1999 p值是怎麼來的 從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。
其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01），決定接受還是拒絕h0。如果p＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。 統計學上規定的p值意義見下表 p值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義 p＞0.
05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義 p＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義 p ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義 理解p值，下述幾點必須注意：
⑴p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p＜0.05，d藥取得p＜0.
01並不表示d的藥效比c強。 ⑵ p＞0.05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。
在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。 ⑶統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p ＜0.
001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。判斷差別還要根據專業知識。
樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因 [ts]kokofu 於 2010-3-25 22:12 補充以下內容[/ts] 實際上生物統計原理基於此……呵呵。 檢視原帖》
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資料分析員需要會什麼 資料分析師主要工作做什麼
1 要熟練使用 excel excel 可以進行各種資料的處理 統計分析和輔助決策操作，作為常用的資料處理和展現工具，資料分析師除了要熟練將資料用 excel 中的圖表展現出來，還需要掌握為生成的圖表做一系 列的格式設定的方法。2 至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言 以r語言為例，r程式語言在資料...