论文数据中的t是什么

1. 心理学论文表格中的P、F、t分别是什么意思

应该是统计学的常用符号，F指的是F检验，t指的是t检验，P应该是表示概率大小。如果你不知道我在说什么的话，那么说明你还没有学过这部分的统计学。

2. 医学统计论文中“t/F值”是什么，我搜遍百度都没出现，可是篇篇论文中都有，难道是t除以F值的意思

t/F值是指t值或F值，两种不同的统计学方法中的参数指标；

t值常见于t检验中，当t<0.05（一般取0.05为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1
F值常见于方差分析中，当F<0.05（一般取0.05为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1
对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的（结果指标F=t的平方）。

3. 线性回归里的T和P分别是什么意思

T是统计量的值,由于T分布的特性是：取值离远点越远,取到这个值的可能性越小.而在回归分析里,我们的检验的假设是“X的系数=0（当此时,X和Y无关）”,所以T值（的绝对值）越大越好,因为越大,就说明检验的假设越不可能发生,这样,X和Y的关系就越显着（系数越不可能为0).
T值对应的P值,一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说,你回归的检验里,T分布取值大于你求出的T统计值的可能性（加绝对值的）,如果P值很大,说明这个T值很靠近原点,而P值很小,则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大,P越小）,根据上面的分析,P越小越好.

4. 论文数据表中t值和p值分别代表什么

t值和P值都用来判断统计上是否显着的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值，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。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

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Fisher的具体做法是：

假定某一参数的取值。

选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显着水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

5. 统计分析中，p值和t值各是什么

1、t值

T检验，亦称student 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着。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布 。

2、P值

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。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。

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实用举例

1、t检验可用于比较男女身高是否存在差别

为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男、女）与一个因变量（如身高测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值 。

假设

H0：男平均身高 = 女平均身高

H1：男平均身高 ≠ 女平均身高

选用双侧检验：选用α=0.05的统计显着水平

2、P值

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显着水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

6. SPSS中T值和P值是什么意思，本人没有学过SPSS，在阅读一篇论文中，作者用到SPSS分析数据，求教

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显着性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显着，如果P<0.01,则差异极显着。
F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看拟合的方程有没有意义
t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义
T的数值表示的是对回归参数的显着性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显着的。
F的值是回归方程的显着性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显着做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显着影响，反之，则无显着影响。

7. 怎么理解统计学中t分布

t分布是用来估计总体的均值的，该总体的均值呈正态分布且方差未知，是根据小样本来估计的。

t分布是学生t-分布的简称。1908年威廉·戈塞于帅先发表其推导。他用学生（Student），作为笔名发表了论文。后罗纳德·费雪将该理论发扬光大，且他将此分布叫做学生分布。

t分布的曲线形态和自由度n有着密切关系，。相比于标准正态分布的曲线，n值越小，t分布的曲线就越平坦，曲线的中间部分越低，其双侧尾部就翘得更高。反之，t分布曲线接近正态分布曲线，当n趋于无穷大的时候，t分布曲线就是正态分布曲线。

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t分布特征和作用：

1、以0为中心，左右对称的单峰分布；

2、t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度df）大小有关。自由度df越小，t分布曲线越低平；自由度df越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线，t(n)分布与标准正态N(0,1)的密度函数。

3、随着自由度逐渐增大，t分布逐渐接近标准正态分布。

4、对应于每一个自由度df，就有一条t分布曲线，每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律，计算较复杂。

5、学生的t分布（或也t分布） ，在概率统计中，在置信区间估计、显着性检验等问题的计算中发挥重要作用。

8. 实验分析的数据M、S、T、P分别代表什么

摘要 亲，一般情况下，数据分析种M代表均值，S是标准差，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。