统计学中t值怎么计算？ p值又怎么算？？

Question

如题所述

Answer 1

1、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（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。

2、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。

计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。

拓展资料

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。 

参考资料：百度百科-统计学

Answer 2

在统计学中，t值和p值是两种常用的统计量，它们分别用于检验假设和评估统计显著性。
t值的计算通常与t检验相关，这是一种用于比较样本均值与总体均值或两个样本均值之间差异的统计方法。
t值的计算公式为：
t=s/nXˉ−μ
其中，
Xˉ 是样本均值，
μ 是总体均值（或另一个样本的均值，在双样本t检验中），
s 是样本标准差，
n 是样本大小。
对于双样本t检验，公式会有所不同，但基本思想是比较两个样本均值的差异与它们的合并标准误。
p值的计算则依赖于t值和自由度（df）。p值表示观察到的数据或更极端数据出现的概率，假设零假设为真。通常，我们使用t分布表或统计软件来计算p值。
在统计软件中（如Python的SciPy库），你可以直接计算t值和对应的p值。以下是一个使用Python和SciPy计算t值和p值的简单示例：
python复制代码
import scipy.stats as stats

# 假设你有一个样本，其均值为mean，标准差为std，样本大小为n
mean = 5.0
std = 2.0
n = 30

# 假设总体均值（或另一个样本的均值）为mu
mu = 4.0

# 计算t值
t_value = (mean - mu) / (std / np.sqrt(n))

# 计算双尾p值（即两侧的概率）
p_value = 2 * (1 - stats.t.cdf(t_value, df=n-1))

print(f"t值为: {t_value}")
print(f"p值为: {p_value}")
请注意，上述代码中的df=n-1表示自由度，对于单样本t检验，自由度通常是样本大小减1。对于双样本t检验，自由度的计算会稍微复杂一些，取决于样本大小、方差是否相等等因素。
最后，需要注意的是，p值通常用于与显著性水平（如0.05或0.01）进行比较，以决定是否拒绝零假设。较小的p值通常意味着观察到的数据不太可能在零假设下出现，因此我们有更强的证据拒绝零假设。