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t检验值为多少才显著

显著性检验的一般步骤或格式,如下: 1、提出假设 h0:______ h1:______ 同时,与备择假设相应,指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验. 2、构造检验统计量,收集样本数据,计算检验统计量的样本观察值. 3、根据所提出的显著水平 ,确定临界值和拒绝域. 4、作出检验决策. 把检验统计量的样本观察值和临界值比较,或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较;最后按检验规则作出检验决策.当样本值落入拒绝域时,表述成:“拒绝原假设”,“显著表明真实的差异存在”;当样本值落入接受域时,表述成:“没有充足的理由拒绝原假设”,“没有充足的理由表明真实的差异存在”.另外,在表述结论之后应当注明所用的显著水平.

t检验值要跟t检验对应临界值做比较,从而得出结论.但是这里的临界值是跟服从的T分布的自由度和给定的显著性水平有关的.只要这两个因素定了,这个要比较的临界值就确定了.大于这个临界值时,我们就认为结论是显著地,拒绝原假设,认为统计意义上是可靠的.

实际上不是看t值啊,是看后面的sig的大小,也就是我们经常说的p啦,p的两个常用检验标准是0.05和0.01,分别表示不显著、显著和非常显著.也就是说如果sig小于0.01就表示非常显著,如果位于0.05和0.01之间就表示显著,如果位于0.05以上就表示不显著了.至于t值有些时候是负值也是正常的,说明你的平均数比常模要小(回想一下t的计算公式就明白的).这方面你发帖子蛮多的嘛,努力学习啊

菜鸟求教怎么看t值和p值 t值和p值都用来判断统计上是否显著的指标.p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(z))); 单边检验的话,应该是1-probnorm(z); 具体问题具体分析,不同的检验方法求p值方法也不一样,统计的书上肯定都有;t值计算方法相似.

因为你选择了95%的置信水平.

这个其实是个小概率,一般我们认为概率<0.05就是小概率事件,也就是发生此事件的概率很小.思想:任何一个有意义的实验,其结果都可以分为两个部分来看,一部分是实验本身的效应,另一部分是抽样误差导致的,t 检验其实就是检验抽样误差大小的,当p>0.05,我们就认为抽样误差比较大了,不可以认为由抽样导致实验结果误差这件事情不能发生,当p<0.05时,就认为抽样误差发生的概率很小,于是其试验结果很可能就是由于实验本身的效应决定的.

小于0.01差异性更好!小于0.05有统计学意义.小于0.01有显著差异性

这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著,第一个表是相关样本t检验,所用的两列变量来自同一批被试,差异是否显著看后面的t值和sig值,主要是sig,一般只要sig第二个表是独立样本t检验,这个表由两部分组成,前面一部分是方差齐性检验(levene检验),方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一,理论上说要满足齐性的条件(也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析,如果条件满足,看后面t检验的sig值,同样是小于0.05就差异显著.如果不满足方差齐性,理论上不能进行均值差异检验,不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig

知道自由度的值n-1(即,样本数减1)才可以与0.01或0.001的值组合以确定T值.通常只限定犯第一类错误的最大概率α, 不考虑犯第二类错误的概率β.这样的假设 检验又称为显著性检验,概率α称为显著性水平.最常用的α值为0.01、0.05、0.

t检验是检验单个变量对数据成不成立,F检验是检验整个方程模型对数据成不成立.假如t检验通过,说明这个变量是正确的,是成立的.

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