t值和p值是什么 统计分析中，p值和t值各是什么？

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。

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。

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。

参考资料来源：百度百科-P值

参考资料来源：百度百科-t检验

1、t值

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。

 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f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,并于1908年在Biometrika上公布 。

2、P值

P值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。

扩展资料

实用举例

1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别

为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。

假设

H0：男平均身高 = 女平均身高

H1：男平均身高 ≠ 女平均身高

选用双侧检验：选用α=0.05的统计显著水平

2、P值

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

参考资料来源：百度百科-t值

参考资料来源：百度百科-p值

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）

t值和p值都是统计学中的概念。
t值是用样本平均数与总体平均数进行比较的一种统计量，它用于检验样本平均数与总体平均数之间的差异是否显著。t值的计算需要考虑样本数据和总体数据的标准差，它可以通过公式进行计算。
p值是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。简单来说，p值是用来判断一个假设是否成立的统计量。如果p值很小，说明原假设不太可能成立，反之则说明原假设很可能成立。
在统计学中，t值和p值都是用于判断差异是否显著的工具，它们可以帮助我们判断样本数据与总体数据之间的差异是否具有统计学意义。

在物理和统计学中，"t值"通常指的是"t统计量"，而"p值"代表着"p值"。
t统计量是用来衡量一组数据的均值与某个参考值的差异的一个统计指标。通常用于检验两组数据之间的差异是否显著。
p值是一种统计学的概率值，用于判断在某个假设成立下观察到的数据或更极端情况出现的概率。p值越小，意味着观察到的数据在该假设成立下出现的概率越低，从而更加支持拒绝该假设。
在实际应用中，一般会对两个样本进行t检验，得到t值和p值，通过比较p值与事先设定的显著性水平（通常为0.05或0.01）来做出判断，如果p值小于显著性水平，就可以认为观察到的差异是显著的，否则是不显著的。

统计中t值和p值的区别~

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：

参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验

1、t值
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。
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f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,并于1908年在Biometrika上公布 。
2、P值
P值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。

扩展资料
实用举例
1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别
为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。
假设
H0：男平均身高 = 女平均身高
H1：男平均身高 ≠ 女平均身高
选用双侧检验：选用α=0.05的统计显著水平
2、P值
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
参考资料来源：百度百科-t值
参考资料来源：百度百科-p值

统计学上的P值的含义通俗
答：统计学上的P值的含义通俗 首先解释下“有统计学意义”和“显著差异” 两个概念：”有统计学意义"和"差异显著"是两个不同的概念，"差异显著"易给人一种误导,原来两概念在统计学中经常有点通用，现在明确地只能用“有统计学意义”。P<0.05是指假设H0（即两总体没区别）成立的可能性概率在5%以下，...

统计中t值和p值的区别
答：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...

P值是什么意思?
答：1、P<0.05，碰巧出现的可能性小于5%，可以否定原假设，两组差别有显著意义。2、P>0.05，碰巧出现的可能性大于5%，不能否定原假设，两组差别无显著意义。3、P <0.01，碰巧出现的可能性小于1%，可以否定原假设，两者差别有非常显著意义。P值是：1、一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察...

统计学中的“P”值是什么意思?怎么计算
答：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。不同的P数值所表达的含义也是不一样的。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0....

统计学中的“P”值是什么意思?怎么计算?
答：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。不同的P数值所表达的含义也是不一样的。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0....

心理学中的P值是什么?怎么计算?有什么与其有关的性质和规律?
答：至于P到底是怎么得出来的，就是统计心理学里面的内容，一般实验结果经过各种统计，这些统计结果还需要经过各种检验，比如说卡方检验、t检验、F检验、z检验等等，P值就是根据这些检验得到的一个概率值（实际上每个统计学教材后面都有不少查得P值的统计表）。不过，现在都是使用各种统计软件，可以方便的...

P值什么意思?
答：P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。P值是通过建立检验假设（又称...

生信分析中的p值,q值,padj值和pvalue值
答：pvalue(pval): 统计学差异显著性检验指标。qvalue(p-adjusted): 校正后的p值（qvalue=padj=FDR=Corrected p-Value=p-adjusted），是对p值进行了多重假设检验，能更好地控制假阳性率。校正后的p值不同的几种表现形式，都是基于BH的方法进行多重假设检验得到的。校正后的p值不同的展现形式是因为...

P值是如何理解的,有什么作用?
答：P值（P-value）是统计学中的一个概念，用于衡量样本数据与某个假设之间的差异是否显著。通俗地说，P值是指在某个假设成立的情况下，观察到当前样本或更极端情况出现的概率。P值越小，表明当前样本与该假设的不符的可能性越大，因此可以认为差异更显著。一般而言，P值小于0.05被认为是显著的，也就是...

统计P值是什么,怎么算?
答：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。计算：为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。1、左侧检验 P值是当 时，检验统计量小于或等于根据实际...