问：t检验中的t值和p值是什么关系
- 答：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未知的资料。T检验是用理论来推论差异发生的概率，从而比较两个的差异是否显著。
2、，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。如没空颤果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。这样不用计枯败算t值，不用查表。
扩展资料：
T检验，亦称student （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。它与Z检验、并列。
P值来源于六西格玛管理，是用来判定结果的一个参数，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。
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。
参亏裤考资料来源：
参考资料来源： - 答：菜鸟求教怎么看t值和旁码饥p值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值嘛，把统计量写出来，带进去算出来之后模升，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z);具体问题具体分析运返，不同的检验方法求p值方法也不一样，统计的书上肯定都有；T值计算方法相似。
问：论文数据表中t值和p值分别代表什么?
- 答：t值和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姿燃竖该是完全已知的。
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迹大观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。段模 - 答：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，根据统计量的分盯培布来算p值啊，举个例子悉则枯，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，睁洞应该是1-probnorm(z)。 - 答：p就是显著性=sig
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出败拆磨推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解御数释变量察斗有显著影响，反之，则无显著影响。 - 答：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，毁芦一般而言P<0.05即可，当然有的研究p<0.1也是可以接受的。X1的P值为0.0001，纤笑带X3的P值为0.0431，说升液明这两个变量对因变量影响显著
问：t检验t值跟P值有关吗？是什么关系，t值得绝对值是不是越大，P值就越小？
- 答：t值代表的是下横坐标的值，而p值则是相应的t值所覆盖的t分布面积。
p值的大小羡者要看你具体想求什么，这个道理和Z分数类似，如果求p（简改0<Z<1.96),那P=0.475，而且Z值越大，P值越大；如果是求p（Z>1.96)，那P=0.025，Z越大，P越小，一般要的是拦派判后者。所以确实是t的越大，p值就越小
