第1个回答 2024-05-03
1. 在统计分析中，t值是进行t检验的指标，这种检验主要用于样本量较小（例如n < 30），且总体标准差σ未知的情况下，假设数据服从正态分布。t检验通过t分布理论来计算差异的概率，从而判断两个样本平均数之间的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列为常见的统计检验方法。t检验最初由戈斯特发明，用于检测酿酒质量，并在1908年的《生物统计学》杂志上公布。
2. P值是假设检验中的一个关键参数，用于评估观察结果与假设之间的差异是否显著。P值是由R·A·Fisher提出的，它表示在原假设为真的情况下，观察到的样本结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，表明观察到的不寻常结果在原假设下发生的概率很低，因此可以拒绝原假设。P值越小，拒绝原假设的依据越强。
扩展资料实用举例：
1. t检验可以用来比较男女身高的差异。为了进行独立样本t检验，需要一个自变量（如性别：男、女）和一个因变量（如身高测量值）。通过比较不同性别组的因变量均值，可以判断男女身高是否存在显著差异。设定原假设H0为男平均身高等于女平均身高，备择假设H1为男平均身高不等于女平均身高，并选择双侧检验，以α=0.05的统计显著性水平进行检验。
2. P值的计算涉及从总体中随机抽取样本，并计算检验统计量的值。然后，计算在原假设为真的情况下，观察到的检验统计量值或更极端值出现的概率。如果P值小于0.01，这表明拒绝原假设的证据非常强。如果0.01小于P值小于0.05，则表明拒绝原假设的证据较弱。如果P值大于0.05，则倾向于接受原假设。
参考资料来源：百度百科-t值、百度百科-p值