t检验中p值越大代表什么意思?
一、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(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料
二、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。
总之,P值越小,表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
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。
扩展资料:
T检验,亦称student t检验(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、卡方检验并列。
t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家,基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。
戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验,但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名(学生)。实际上,戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道,连其老板也不知道。
P值来源于六西格玛管理,是用来判定假设检验结果的一个参数,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(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。
总之,P值越小,表明结果越显著。但是检验的结果究竟是"显著的"、"中度显著的"还是"高度显著的"需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。