统计学中t值的含义 统计中t值和p值的区别

今天来聊聊关于统计学中t值的含义，统计中t值和p值的区别的文章，现在就为大家来简单介绍下统计学中t值的含义，统计中t值和p值的区别，希望对各位小伙伴们有所帮助。

1、统计中t值和p值的区别为：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未知的正态分布资料。

2、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。

3、2、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、这样不用计算t值，不用查表。

8、3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。

9、在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。

10、扩展资料：T检验的适用条件：（1） 已知一个总体均数；（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；（3） 样本来自正态或近似正态总体2、P值数据解释：参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验。

相信通过统计中t值和p值的区别这篇文章能帮到你，在和好朋友分享的时候，也欢迎感兴趣小伙伴们一起来探讨。