t检验中的sem

1、统计学中t检验和z检验都有p值吗? 他们的含义一样吗？？ 分别什么意思？

P值是统计推断的依据，一般p<0.05有意义

2、医学统计学中，t检验中的P表示什么意思？

P就是犯第一类错误的概率，即原假设为真，被拒绝的概率，一般控制其小于0.05
因为在医学中，我们宁可犯第一类错误，即原假设为真，被拒绝的概率，也不能容忍接收一个错误的假设

3、一个有关统计学中t检验的问题

n表示样本容量，d.f表示自由度 d.f=120时 t分布是正态分布 d.f越大，t分布的图形越“尖”。 自由度的确是样本量减一。
二楼的同学，我是现在在大学专门学统计学的。。。

自由度:d.f. 全称 degree of freedom 这个是毋庸置疑的，按照二楼的说法，那n也是自由度？重复了啊。

楼下的自己去看概率论与数理统计的书，或是计量经济学都可以，统计学原理也行。没听说过分位点这个定义的。在查表时有分界点是有的，但是不会写在（）里啊，样该是这样写的 t0.05（下标）=1.96 当n（样本量）趋近于无穷的时候那个检验的标准为1.96 但是n样本量不同时 t0.05（下标）的值不同，0.05是你要求的置信度得来的，比如你要求的置信度为95%时，为1-95%=0.05
还有分位点是根据要求的置信度和样本量得来的，只是查表很麻烦，大样本就有用样本量趋近于无穷时的值来算了，比如1.96.但是要是要求准确的话，还是要查表的，要查表就要样本量啊，您说的和样本量无关。。。好像不对啊。

二楼的同学，那个t分布只有一个参数为自由度，自由度=n-1，（n为样本容量）
有一些书里面，自由度用n表示，可能会造成误解，认为自由度都是用n表示的，其实不然，在卡方检验，t检验，f检验里，有时会用n表示一个样本的自由度，比如f分布，可能设m和n为两个正态总体的自由度，这只是设定问题啊，
有样本就一定有样本容量的计算，怎么可能检验的时候没有样本容量呢？检验的就是总体中的样本啊，样本容量在任何的样本的检验中都是不可缺少的。
二楼同学可能只是看到了公式而已，却没有认真的理解含义啊。
f检验 卡方检验可能在计算公式有时是用自由度来表示的，但是其实把样本量都包含进去了，比如f检验的值就等于S2x/S2y 没有容量吗？大哥，自由度等于样本容量减一啊。 没有样本容量看你怎么算那个检验的数值。

4、统计学中的T检验，P值是什么意思

T检验是比较两个群体总体平均值的差异，p值越大说明这两个群体总体均值相同的概率越大，即两个群体是来自相同的总体；反正，越小则说明他们来自不同的群体。

5、统计学中相关系数r的t检验

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刚看的与这个问题相关的两个帖子，感觉有所解惑，但是没有解释为什么这么列公式，希望对你有所帮助。

6、统计学中 Z检验 和t检验的区别

概念区别：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未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。
区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；
区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；
区别三：z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布逐渐逼近z分布的特点，t检验的运用要比z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时z检验不适用。SPSS里面只有t检验，没有z检验的功能模块。

注意：
①t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 未知，一般检验用t检验。

②z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用z检验。

7、t检验中的t值和p值是什么关系

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著。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。

(7)t检验中的sem扩展资料

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的统计显著水平

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值或者说观测的显著水平，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。

8、我在一个表格中见到一个SEM值，这是什么意思？怎么得出来的

SEM，这不是搜索引擎营销吗？或许还有其他的称呼！

9、统计学中的T检验、P值是什么意思？求深入浅出、通俗易懂解释

在回归分析中，t检验就是对回归参数的显著性进行检验；f检验是对回归方程的显著性进行检验。在一元回归中，二者是等价的；在多元回归中，t检验通过则f检验一定能够通过，而f检验通过t检验不一定通过。p值就是方便大家判断显著性的，一般软件运行结果中都有，例如在a=0.05时，P<0.05，就拒绝原假设，说明显著！

10、回归分析中的t检验

1、两种方法都可以，道理是一致的，不会发生矛盾。如果看t值，给出的t值要大于查出的t值才能拒绝系数为零的虚拟假设。如果看P值，只需要选择你需要的显著性水平就可以了，更简单实用。两种方法
2、要看相关系数β1是否通过检验，不需要看β0。