1樓：吳思瑭
菜鳥bai求教怎麼看t值和dup值
t值和p值都用來判斷zhi統計上是否顯著的指標。daop值就是拒內絕原假設的最
小alpha值嘛容，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。
2樓：匿名使用者
p小於0.05就是有顯著
t檢驗中的t值和p值是什麼關係
3樓：曇昕嶼剎涵道義
菜鳥求教怎麼看bait值du和p值
t值和p值都用來判斷zhi統計上是否顯著的dao指標。
p值就是拒絕原假
專設的最小屬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。
急急急！！！用excel做出的t檢驗**，求大神指導，哪個是p值，怎麼判斷是否有顯著性差異。
4樓：匿名使用者
這兩項就是檢驗p值啊
p(t<=t) 單尾0.13974058
p(t<=t) 雙尾0.27948116
雖然我並不知道你的原假設是單純檢驗還是雙側檢驗，但是，你只要記住一點，
用p值做檢驗，就一個規則，p<α，則拒絕原假設。
一般顯著性水平α都是取，0.01，0.05或0.1你這p值這麼大，明顯p<α是不成立的，因此，決策就是，你這次抽樣所作出的檢驗，不能檢驗出有顯著差異。嘿嘿。
5樓：萬佛遊子
莫名其妙，體格問題都不會，讓別人怎麼解答？？
用spss軟體，結果有t值和p值是什麼檢驗?
6樓：北大心自考
在spss軟體統計結果中，不管是迴歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗，看你擬合的方程有沒有意義t值是對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗，看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
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。
spss多元線性迴歸 怎麼看t檢驗？哪個值是p值，也就是sig
7樓：匿名使用者
要看每一個自變數的sig是否小於0.05,只要有一個不滿足，則應選擇stepwise方法，重新計算。
統計分析中，p值和t值各是什麼？
8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。
9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。
10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
11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。
由spss的t檢驗算出p值等於0.054，顯著水平是0.05，怎麼判斷，是大於顯著水平還是小於或等於顯著水平？ 20
12樓：e團
p=0.054>α=0.05 此時接受h0 表明引數相等或者無顯著性差異或者不顯著
13樓：匿名使用者
當然是接受原假設。（p>a）
SPSS多元線性迴歸怎麼看T檢驗？哪個值是p值，也就是sig
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