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/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）。
如何理解t检验和P值？
t值是统计量，一般得到t值后，我们然后可以得到p值。
p值：
假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。
“假设”这个词带了不确定性，常说假设一个事情发生了就怎么样，就是这个事情可能发生，也可能不发生，所以我们从概率这里说起。
生活中很多事件发生看似是随机的、偶然的，比如你打麻将扔骰子，扔到1就是1，扔到6就是6，但实际上这个事件是服从一定概率分布的——均匀分布：扔到1~6这六个数的概率是一样的，都是六分之一。
均匀分布的特点就是事件的各种情况发生的概率是相等的。这种分布是很简单的。然后现在来说另外一种很常见很重要应用很广泛的分布——正态分布。
正态分布是一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量，许多变量的概率分布都服从正态分布。例如：某地区儿童的发育特征，身高。体重等。在同一条件下，产品的质量以平均质量为中心上下摆动，特别差或者特别好的都是少数，多数处于中间状态，正态分布是最重要的一种连续型分布，有着非常广泛的应用。
可以利用SPSSAU进行计算，假设计算方差分析中的p值，从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差异。
如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为0.606，p值为0.613大于0.1，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。
应该不可以。
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1.7到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。
您好！在论文中展示t检验的p值通常可以在结果部分中进行说明。您可以将您的统计分析结果列成表格或文字形式，并在其中包括t值和p值。通常，在t检验的结果中，您应该提供足够的信息，以便读者能够理解您所研究的变量之间的显著性差异。如果您的p值小于0.05，则表明您的结果在统计学上是显著的。您可以在结果中使用类似“t(df)=X.XX, p < .05”或“t(df)=X.XX, p=.0XX”这样的格式来展示您的t检验结果。希望这可以帮到您！
