统计t值和p值的关系,统计学中T值和p值是啥意思

Posted 2023-04-27

1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。

2、P值（P value）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。

计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。

拓展资料

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。 

参考资料：百度百科-统计学

参考技术A 1.P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

2.统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P小于零点零五为有统计学差异， P小于0点01 为有显著统计学差异，P小于0点001为有极其显著的统计学差异。

3.其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0点05 、0点00点001。

4.实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率； T指的是T检验，亦称student t检验，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。

5.它和F检验、卡方检验并列。

回归分析p值是啥意思？

P值是拒绝原假设的值。

回归系数P的检验是t检验，当P<α值，即回归系数显著，拒绝原假设。

回归模型检验是检验模型是否合适，通过F检验，当F检验P<α，则模型显著，即反映的总体回归。

通过这两种检验，而且符合经济自然规律后的模型可预测。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

扩展资料：

在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。

回归分析研究的主要问题是：

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

参考资料来源：百度百科——回归分析

参考技术A P值是 拒绝原假设的值
回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设
回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归
通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测