统计分析中，p值和t值各是什么？
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发布时间：2022-04-20 09:10
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时间：2023-09-03 05:45
t检验（Student's
t
test），主要用于样本含量较小（例如n
<
30），总体标准差σ未知的正态分布。
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、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
为有统计学差异，
P<0.01
为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于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：
百度百科——假设检验中的P值
百度百科——F检验
百度百科——t检验
