t檢驗中的sem

1、統計學中t檢驗和z檢驗都有p值嗎? 他們的含義一樣嗎？？ 分別什麼意思？

P值是統計推斷的依據，一般p<0.05有意義

2、醫學統計學中，t檢驗中的P表示什麼意思？

P就是犯第一類錯誤的概率，即原假設為真，被拒絕的概率，一般控制其小於0.05
因為在醫學中，我們寧可犯第一類錯誤，即原假設為真，被拒絕的概率，也不能容忍接收一個錯誤的假設

3、一個有關統計學中t檢驗的問題

n表示樣本容量，d.f表示自由度 d.f=120時 t分布是正態分布 d.f越大，t分布的圖形越「尖」。 自由度的確是樣本量減一。
二樓的同學，我是現在在大學專門學統計學的。。。

自由度:d.f. 全稱 degree of freedom 這個是毋庸置疑的，按照二樓的說法，那n也是自由度？重復了啊。

樓下的自己去看概率論與數理統計的書，或是計量經濟學都可以，統計學原理也行。沒聽說過分位點這個定義的。在查表時有分界點是有的，但是不會寫在（）里啊，樣該是這樣寫的 t0.05（下標）=1.96 當n（樣本量）趨近於無窮的時候那個檢驗的標准為1.96 但是n樣本量不同時 t0.05（下標）的值不同，0.05是你要求的置信度得來的，比如你要求的置信度為95%時，為1-95%=0.05
還有分位點是根據要求的置信度和樣本量得來的，只是查表很麻煩，大樣本就有用樣本量趨近於無窮時的值來算了，比如1.96.但是要是要求准確的話，還是要查表的，要查表就要樣本量啊，您說的和樣本量無關。。。好像不對啊。

二樓的同學，那個t分布只有一個參數為自由度，自由度=n-1，（n為樣本容量）
有一些書裡面，自由度用n表示，可能會造成誤解，認為自由度都是用n表示的，其實不然，在卡方檢驗，t檢驗，f檢驗里，有時會用n表示一個樣本的自由度，比如f分布，可能設m和n為兩個正態總體的自由度，這只是設定問題啊，
有樣本就一定有樣本容量的計算，怎麼可能檢驗的時候沒有樣本容量呢？檢驗的就是總體中的樣本啊，樣本容量在任何的樣本的檢驗中都是不可缺少的。
二樓同學可能只是看到了公式而已，卻沒有認真的理解含義啊。
f檢驗 卡方檢驗可能在計算公式有時是用自由度來表示的，但是其實把樣本量都包含進去了，比如f檢驗的值就等於S2x/S2y 沒有容量嗎？大哥，自由度等於樣本容量減一啊。 沒有樣本容量看你怎麼算那個檢驗的數值。

4、統計學中的T檢驗，P值是什麼意思

T檢驗是比較兩個群體總體平均值的差異，p值越大說明這兩個群體總體均值相同的概率越大，即兩個群體是來自相同的總體；反正，越小則說明他們來自不同的群體。

5、統計學中相關系數r的t檢驗

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剛看的與這個問題相關的兩個帖子，感覺有所解惑，但是沒有解釋為什麼這么列公式，希望對你有所幫助。

6、統計學中 Z檢驗 和t檢驗的區別

概念區別：T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。Z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標准正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。
區別一：z檢驗適用於變數符合z分布的情況，而t檢驗適用於變數符合t分布的情況；
區別二：t分布是z分布的小樣本分布，即當總體符合z分布時，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對於符合t分布的變數，當樣本量增大時，變數數據逐漸向z分布趨近；
區別三：z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分布逐漸逼近z分布的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。SPSS裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模塊。

注意：
①t檢驗是對各回歸系數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分布的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分布的總體的期望是否相等） 未知，一般檢驗用t檢驗。

②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標准正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標准差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。

7、t檢驗中的t值和p值是什麼關系

1、t值

T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。

 T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於1908年在Biometrika上公布 。

2、P值

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

(7)t檢驗中的sem擴展資料

實用舉例

1、t檢驗可用於比較男女身高是否存在差別

為了進行獨立樣本t檢驗，需要一個自（分組）變數（如性別：男、女）與一個因變數（如身高測量值）。根據自變數的特定值，比較各組中因變數的均值。用t檢驗比較下列男、女兒童身高的均值 。

假設

H0：男平均身高 = 女平均身高

H1：男平均身高 ≠ 女平均身高

選用雙側檢驗：選用α=0.05的統計顯著水平

2、P值

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果P<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果0.01<P值<0.05，說明較弱的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果P值>0.05，說明結果更傾向於接受假定的參數取值。

8、我在一個表格中見到一個SEM值，這是什麼意思？怎麼得出來的

SEM，這不是搜索引擎營銷嗎？或許還有其他的稱呼！

9、統計學中的T檢驗、P值是什麼意思？求深入淺出、通俗易懂解釋

在回歸分析中，t檢驗就是對回歸參數的顯著性進行檢驗；f檢驗是對回歸方程的顯著性進行檢驗。在一元回歸中，二者是等價的；在多元回歸中，t檢驗通過則f檢驗一定能夠通過，而f檢驗通過t檢驗不一定通過。p值就是方便大家判斷顯著性的，一般軟體運行結果中都有，例如在a=0.05時，P<0.05，就拒絕原假設，說明顯著！

10、回歸分析中的t檢驗

1、兩種方法都可以，道理是一致的，不會發生矛盾。如果看t值，給出的t值要大於查出的t值才能拒絕系數為零的虛擬假設。如果看P值，只需要選擇你需要的顯著性水平就可以了，更簡單實用。兩種方法
2、要看相關系數β1是否通過檢驗，不需要看β0。