论文里t值是什么

t是T检验（小样本质量检测，在参数检验中）的统计量，f是F检验（SPSS中的方差分析有）的统计量，p是一个判断原假设是否成立的量，若p>a,接受原假设，p

你好，不知你是指哪个T值。 如果是联通业务的，T即Text的首个字母，是文本内容的计价单位。如果是医疗方面的， T值是指睾酮同时也是检查睾丸的一种重要指标。在睾酮的指标上，正常值为7～81之间。如果T值的变化很大就很有可能是身体内的一些疾病发生。最常见的就是男性的睾丸炎。希望对你有帮助，谢谢！

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）

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。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=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<01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果0105，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。参考资料来源：百度百科-t值参考资料来源：百度百科-p值

t值指的是t检验，t检验分为单总体检验和双总体检验；单总体t检验时检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著，当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布；双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。