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t检验中为什么p值越大t越小
统计中
t值
和
p值
的区别是
什么
?
答:
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。
统计中
t值
和
p值
的区别
答:
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。
统计中
t值
和
p值
有
什么
区别啊?
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...
t检验
和
p值
有
什么
区别?
答:
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。
如何理解
t检验
和
P值
?
答:
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。
统计分析中,
p值
和
t值
各是
什么
?
答:
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。
t值
和
p值
是
什么
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
和
t值
哪个更重要?
答:
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。t指的是
T检验
,亦称student
t检验
(Student's t test),主要用于样本...
t值
与
p值
分别是
什么
意思?
答:
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。
均数比较
的t检验的p值
如何选择?
答:
在进行两样本均数比较
的t检验时
,利用假设检验的原理进行统计推断,计算得到的p值表示了样本差异出现的概率。当p值较小(如p<0.05)时,说明观察到的样本差异很小概率发生的可能性非常低,因此有统计学意义。换句话说,
p值越小
,说明观察到的差异越显著,即两个样本之间的真实差异
越大
。
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