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。
在统计学中，t值和p值通常用于假设检验。它们是两个不同的概念。t值：t值是用于比较两个样本均值之间的差异的统计量。当我们希望判断两个样本均值是否显著不同时，可以使用t值。一般来说，当我们有两个独立的样本，并且样本的大小较小（通常小于30），并且总体标准差未知时，可以使用t值。例如，假设...
总结 一言以蔽之,在进行假设检验的时候,先计算出某个统计量的值,比如t-statistic,然后根据其分布函数算出p-value或者是z-value,(换而言之z-value和p-value的自变量是某个统计量)然后与显著性水平或者是显著性水平对应的正态分布下的分位数,进行比较(前者为p-value,后者为z-value的方法),确定是否拒绝原假设。
2017-07-24 00:09:43 相关系数显著不为0，即具有强相关关系 但我的p-value都是0 这说明什么呢 ...
统计学中p值和t值的区别如下：p值为显著性值，或者Sig值，用于描述某件事件发生的概率情况，其取值范围介于0到1之间，不包括0或者1。通常情况下P值有三个标准，分别是0.01，0.05和0.1。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情...
p值和t值都是一个判断的标准，p值看起来很方便，而t值需要查表 一般来说，你用统计软件算出来的结果已经直接帮你把p值算好了，那你直接把p值和0.05去比较就行了；如果你是手算，在课堂上做题目的话，p值是算不出的，一般来说能得到t值，这样你再去查表查对应的临界值进行比较。反正得出的...
技术标签:T检验p-value 查看原文 医学统计学 第八章( t 检验) 第一节 单样本t检验(样本均数与总体均数的比较)总体标准差σ未知且样本含量较小,要求样本来自正态分布总体。 常用于样本均数μ和已知总体均数μ0的比较。 例题...种不同处理,或者同一受试对象接受两种不同处理。 配对样本t检验简单理解就是把组内...
,, 是来自正态分布总体 的一个样本, , 分别是样本的均值和方差则 即, 未知时在2中用 替代 与 独立,…阅读 3 条评论 t分布从正态分布转化来的吗,就像Z分布是从正态分布转化的标准正态分布一样? Yong Ks 和normaltest中pvalue的区别 前几天有朋友问pvalue到底是...