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人的一生有骨密度最高值的年龄段，一般是 25到35岁之间，这段时间的骨密度平均值与被测试患者的骨密度的比较，叫做t值，t值大于-1是正常。Z值是被测患者的骨密度与同龄人的比较值，比如测试患者是25岁，则与25岁的年龄的人的骨密度值比较，通俗理解就是t值是与最高值的比较，z值是与同年龄的人的比较。
T值和Z值是骨密度报告单中最重要的两个指标。
1、T值
T值是用受检者的骨密度值与同性别正常青年人的骨密度平均值进行比较，即T值 =（受检者BMD值一青年人BMD均值/青年人BMD标准差，含义为受检者比青年人BMD的差异。
T值是一个相对的数值，临床上通常用T值来判断人体的骨密度是否正常。-1﹤ T值﹤1 示骨密度值正常；﹤T值﹤-1 表示骨量低、骨质流失；T值﹤表示骨质疏松症。
2、Z值
Z值是将受检者骨密度测得值与同年龄的人群比较得出的值，判断受检者与同龄人BMD的差异。
Z值也是一个相对的数值，其根据同年龄、同性别和同种族分组，将相应检测者的骨密度值与参考值作比较。-2﹤Z值表示骨密度值在正常同龄人范围内；Z值≤-2 表示骨密度低于正常同龄人。当出现低于参考值的Z值时，应引起病人和临床医生的注意。
而Z值正常并不能表明完全没有问题，例如老年人Z值正常不能代表其发生骨质疏松性骨折的可能性很小。因为同一年龄段的老年人随着骨量丢失，骨密度呈减少态势，其骨骼的脆性也进一步增加，此时更需要参照 T 值来准确判断骨密度情况。
扩展资料：
“骨密度”，全称“骨骼矿物质密度”，是骨骼强度的一个主要指标，以每平方厘米克(g/c㎡)表示，是一个绝对值。骨密度检查是通过调查中国北方汉族健康人的骨密度值做为标准，用每个人测出的数值去对比这个标准。
1、对于中老年人，T值更具有临床判定意义。当T值为-1到时，提示骨密度减低，当T值＜时，提示为骨质疏松。
2、对于儿童、绝经前女性及小于50岁男性，更需要看Z值。但是与T值直接提示为骨质疏松不同的是，Z值即便＜-2，也只是提示骨密度降低，“考虑”为骨质疏松，要确诊是否是骨质疏松，还要结合实际情况才能判断。
骨密度t值表示通过监测所得的骨密度与正常年轻人群的骨密度相比较，得到的高于正常的标准差，高出或低于用正负号来表示，是衡量骨质疏松症的常用指标。如脊柱t值正常值一般是。
而z值指的是将测得的骨密度值与同龄人的骨密度值相比较而得，可以反应骨质疏松的程度，脊柱骨密度z值正常值一般是，不同部位的的骨密度值会有所不同。
参考资料来源：百度百科-骨密度
t检验中t值大小的意义是：显著性水平为 = < 概率，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。
t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受，用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。
t检验中t值实用场景：
单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。
双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。
检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零，举例来说，我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小，如果治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸变小了，这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。
p就是显著性=sigF的值是回归方程的显著性检验，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著做出推断。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著影响，反之，则无显著影响。
t检验中t值大小的意义：表示两组数据的相似度大小的参数。
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。
适用条件：
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
t检验的前提：
1、来自正态分布总体；
2、随机样本 ；3.均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性) 。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。
如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。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值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。
T值和Z值是骨密度报告单中最重要的两个指标。
1、T值
T值是用受检者的骨密度值与同性别正常青年人的骨密度平均值进行比较，即T值 =（受检者BMD值一青年人BMD均值/青年人BMD标准差，含义为受检者比青年人BMD的差异。
T值是一个相对的数值，临床上通常用T值来判断人体的骨密度是否正常。-1﹤ T值﹤1 示骨密度值正常；﹤T值﹤-1 表示骨量低、骨质流失；T值﹤表示骨质疏松症。
2、Z值
Z值是将受检者骨密度测得值与同年龄的人群比较得出的值，判断受检者与同龄人BMD的差异。
Z值也是一个相对的数值，其根据同年龄、同性别和同种族分组，将相应检测者的骨密度值与参考值作比较。-2﹤Z值表示骨密度值在正常同龄人范围内；Z值≤-2 表示骨密度低于正常同龄人。当出现低于参考值的Z值时，应引起病人和临床医生的注意。
而Z值正常并不能表明完全没有问题，例如老年人Z值正常不能代表其发生骨质疏松性骨折的可能性很小。因为同一年龄段的老年人随着骨量丢失，骨密度呈减少态势，其骨骼的脆性也进一步增加，此时更需要参照 T 值来准确判断骨密度情况。
扩展资料：
“骨密度”，全称“骨骼矿物质密度”，是骨骼强度的一个主要指标，以每平方厘米克(g/c㎡)表示，是一个绝对值。骨密度检查是通过调查中国北方汉族健康人的骨密度值做为标准，用每个人测出的数值去对比这个标准。
1、对于中老年人，T值更具有临床判定意义。当T值为-1到时，提示骨密度减低，当T值＜时，提示为骨质疏松。
2、对于儿童、绝经前女性及小于50岁男性，更需要看Z值。但是与T值直接提示为骨质疏松不同的是，Z值即便＜-2，也只是提示骨密度降低，“考虑”为骨质疏松，要确诊是否是骨质疏松，还要结合实际情况才能判断。
骨密度t值表示通过监测所得的骨密度与正常年轻人群的骨密度相比较，得到的高于正常的标准差，高出或低于用正负号来表示，是衡量骨质疏松症的常用指标。如脊柱t值正常值一般是。
而z值指的是将测得的骨密度值与同龄人的骨密度值相比较而得，可以反应骨质疏松的程度，脊柱骨密度z值正常值一般是，不同部位的的骨密度值会有所不同。
参考资料来源：百度百科-骨密度
t值是t检验的统计量值，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。
t检验注意事项
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行）。
只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。
在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。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值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
p值统计学意义：结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。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。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（或）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
p值统计学意义是：
结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法，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。
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。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值；如果
t是T检验的值 p是概率，p＜或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著
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（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料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。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
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=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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果 如果P值>，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 采用spss软件，单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在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。Fisher的具体做法 假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在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。 t检验中的P表示：无效假设成立与否的概率大小；P值大于设定的检验水准α水准，则无效假设成立的概率就大。 P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。 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。 p值统计学意义是： 结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法，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。 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。 总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。 扩展资料： 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<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值；如果医学论文中p值的意义