统计t值和p值的关系,统计学中T值和p值是什么意思

Question

如题所述

Answer 1

在统计学中，t值和p值是两种关键的指标，它们在假设检验中扮演着重要角色。

首先，t值，源自t检验，特别是Student's t检验，这种检验主要在样本容量相对较小（n小于30）且总体标准差未知，且数据服从正态分布的情况下使用。t检验是一种双侧检验，其目的是判断样本数据是否与预设的假设（通常为零均值）有显著差异。如果计算得出的t值的绝对值超过临界值，这表明原假设极有可能被否定。

接着是p值，它表示在原假设成立的前提下，观察到的样本结果或比这更极端结果出现的概率。p值越小，说明样本结果与原假设相矛盾的可能性越大。当p值小于预先设定的显著性水平（如0.05），我们通常会拒绝原假设，认为观察到的效应具有统计学意义。因此，p值越小，我们拒绝原假设的理由就越充分。

计算p值时，可以理解为在所有可能的结果中，事件发生的比例，即P(A)等于事件A所包含的结果数量m除以所有可能结果的总数n。这体现了概率论在统计分析中的基础作用。

总的来说，统计学是通过定量方法研究现象数量特征和关系的科学，广泛应用于各种领域，如自然、社会、经济和科技研究。理解并准确运用t值和p值，对于进行有效的统计分析和决策至关重要。