极端t值如何得到 极端值影响

什么是P值， t值？

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。

极端t值如何得到 极端值影响

t指的是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σ未知的正态分布资料。

综合来说，P值更重要一点。

拓展资料：

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。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

骨密度检查t值和z值是怎么得到的

骨密度检测“T值”

“T值”划分为三个区间，各自代表不同的意义

-1﹤T值﹤1 表示骨密度值正常;

-2.5﹤T值﹤-1 表示骨量低、骨质流失;

T值﹤-2.5 表示骨质疏松症;

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T值是一个相对的数值，临床上通常用T值来判断人体的骨密度是否正常，其将检测者检测所得到骨密度与30～35岁健康年轻人的骨密度作比较，以得出高出(+)或低于(-)年轻人的标准数。

骨密度检测“Z值”

“Z值”划分为两个区间，各自也代表着不同的意义

-2﹤Z值 表示骨密度值在正常同龄人范围内;

Z值≤-2 表示骨密度低于正常同龄人;

Z值也是一个相对的数值，其根据同年龄、同性别和同种族分组，将相应检测者的骨密度值与参考值作比较。当出现低于参考值的Z值时，应引起病人和临床医生的注意。而Z-值正常并不能表明完全没有问题，例如老年人Z值正常不能代表其发生骨质疏松性骨折的可能性很小。因为同一年龄段的老年人随着骨量丢失，骨密度呈减少态势，其骨骼的脆性也进一步增加，此时更需要参照T值来准确判断骨密度情况。

谁能帮我计算P值和t值

直接查表，先看看自己手上t分布表的说明吧。(1)P值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2)拒绝原假设的小显著性水平。3)观察到的(实例的)显著性水平。4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。spss软件直接可以得出p值的，不要自己动手的，sig.=p。建议看看《卫生统计学》。

t值和F值是什么？

1、t值是t检验的统计量值，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σ未知的正态分布。 t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。

2、F值是F检验的统计量值 。F检验是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

3、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 为有统计学异， P<0.01 为有显著统计学异，P<0.001为有极其显著的统计学异。其含义是样本间的异由抽样误所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。

扩展资料：

F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。

统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就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。

参考资料：

t值会受极端数的影响吗

t值会受极端数的影响。根据查询相关息显示，t值指的是两组数据均值之除以标准误，是用于判断两组数据是否存在显著异的统计量。如果数据中存在极端值（outlier），即明显偏离其他数值的异常值，那么t值会受到影响。极端值通常会导致样本的方增大，进而使标准误增大。在这种情况下，t值会减小，从而导致错误的结论。

t值、 p值分别是什么？

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σ未知的正态分布。

T检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。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

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：

参考资料来源：

t值怎么求， t值和p值有什么区别吗？

如何理解t检验和P值？

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，比如你打扔，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，特别或者特别好的都是少数，多数处于中间状态，正态分布是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异。

如果手工计算，需要计算出F值，后查表，然后判断是否有显著性异，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），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异。

t值是什么意思

一、t指的是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σ未知的正态分布资料

二、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。

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。

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：

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σ未知的正态分布资料。

t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。它与Z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。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。

戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，戈斯特的不只是其它统计学家不知道，连其老板也不知道。

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。

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。

参考资料：