t检验的p值是什么？
t检验的p值是什么？t值是统计量，一般得到t值后，我们然后可以得到p值。p值：假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。“假设”这个词带了不确定性，常说假设一个事情发生了就怎么样，就是这个事情可能发生，也可能不发生，所以我们从概率这里说起。生活中很多事件发生看似是随机的、偶然的，比如你打麻将扔骰子，扔到1就是1，扔到6就是6，但实际上这个事件是服从一定概率分布的——均匀分布：扔到1~6这六个数的概率是一样的，都是六分之一。均匀分布的特点就是事件的各种情况发生的概率是相等的。这种分布是很简单的。然后现在来说另外一种很常见很重要应用很广泛的分布——正态分布。正态分布是一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量，许多变量的概率分布都服从正态分布。例如：某地区儿童的发育特征，身高。体重等。在同一条件下，产品的质量以平均质量为中心上下摆动，特别差或者特别好的都是少数，多数处于中间状态，正态分布是最重要的一种连续型分布，有着非常广泛的应用。可以利用SPSSAU进行计算，假设计算方差分析中的p值，从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差异。如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为0.606，p值为0.613大于0.1，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。
t检验和p值有什么区别？
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
T和P分别指什么意思？
T是tomeboy的缩写，就是男孩子气的女生，在拉拉里，表示比较像男孩的角色；P的意思是“婆”，是拉拉里，女性化的角色；H是“不分”的意思，这样的人在女同性恋里面，可T可P。女同性恋，又称女同、拉拉、百合、蕾丝边、Lesbian、Les、 Girlslove。是指只对同性产生爱情和性欲的女性。扩展资料：发展在1890年，医学辞典开始使用该词语，以“蕾丝边之爱”等字词形容女性间的性爱。据1870年文件记载，“蕾丝边”亦被用来描述女性间的情感关系。约至二十世纪时，开始出现了“萨福主义”等可互通的词语。女同性恋文化日益蓬勃，因而促使亨利·哈维洛克·艾利斯等性学家以医学问题的方式着手分类女同性恋关系。参考资料来源：百度百科- 女同性恋
T和P如何区分？越详细越好？
在BASIC系列下，表示 t 小于等于p的平方根，在其他语言中 ，表示为t<=sqrt(P)，含义是一样的。T值对应的P值，一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说，回归的检验里，T分布取值大于求出的T统计值的可能性（加绝对值的），如果P值很大，说明这个T值很靠近原点，而P值很小，则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大，P越小），根据上面的分析，P越小越好。理解P值的计算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。
t跟p分别什么意思?
1、在一元线性回归方程中，T是统计量的值，由于T分布的特性是：取值离远点越远，取到这个值的可能性越小。2、T值对应的P值，一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说，你回归的检验里，T分布取值大于你求出的T统计值的可能性（加绝对值的），如果P值很大，说明这个T值很靠近原点，而P值很小，则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大，P越小），根据上面的分析，P越小越好。相关如下：如果只有一个自变量X，而且因变量Y和自变量X之间的数量变化关系呈近似线性关系，就可以建立一元线性回归方程，由自变量X的值来预测因变量Y的值，这就是一元线性回归预测。如果因变量Y和自变量X之间呈线性相关，那就是说，对于自变量X的某一值不是唯一确定的，而是有很多的可能取值，它们分布在一条直线的上下，这是因为Y还受除自变量以外的其他因素的影响。这些因素的影响大小和方向都是不确定的，通常用一个随机变量。
