
p/ t和p有什么区别?
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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。
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。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。
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。这样不用计算t值,不用查表。
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。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:
1、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:

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