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T指原发肿瘤（tumor)，M为远处转移(metastasis)，N为淋巴结(node)。再根据肿块大小在字母后标以0~4的数字，表示肿瘤发展程度。1代表小，4代表大，0为无。以此三项决定其分期，不同TNM组合，诊断为不同的期别。在临床无法判断肿瘤体积时，则以Tx表达。简单归纳如下： T：原发肿瘤 。 Tx：原发肿瘤不能确定 T0：无原发肿瘤的证据 Tis：原位癌 T1-4：原发肿瘤大小或局部扩散情况。 N：区域淋巴结情况。 N0：无区域淋巴结转移 N1-3：区域淋巴结转移扩散的数量和范围 M：远处转移. M0：无远处转移 M1：有远处转移，可以进一步根据转移部位加以描述。
不是T，A，B类而是A,B,C类，各个高校会把国内的各种学术期刊按学术水平、级别的从高到低分为A，B，C类，其中以北大的分类较有权威性。 你问具体点我才能解答具体点。15分也不是高分。
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。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。
扩展资料：
Fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
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 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 T肿瘤本身，即实质肿瘤的大小，空腔肿瘤浸润程度。N是淋巴转移情况M是远处转移情况，如骨或其他器官的转移情况。 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<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1F值常见于方差分析中，当F<（一般取为检验水准），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）。 F值是F检验的统计量值 。F检验是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。 F值和t值是F检验和t检验的统计量值，与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。 统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度，P越大，就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=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。 扩展资料 F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。 统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就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=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。 参考资料来源：百度百科——F检验 你所指的即是T:体温，P：脉搏 R：呼吸 BP：血压，这是人体的各项生命体征来的，反应一个人的健康状况以及生理变化，医生根据这些生命指标对患者做出诊断和制订治疗方案！ 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。 体温（T）（C）、脉率（P）（次/min）、呼吸频率（R）（次/min）、血压（BP）（kPa ）。代表人体的四大生命体征分别代表体温、脉搏、呼吸、血压。 管住嘴，迈开腿，养成良好的生活方式，让生命体征保持在正常范围内。 T temperature 体温P pulse 脉搏R respiration 呼吸BP blood pressure 血压 配对样本t检验的上传格式要求两组对比数据要分别录入成一列。可以使用spssau操作分析，网页直接使用，并且有智能文字分析解读结果报告。 配对样本t检验产生三个表，第一个表描述了这两个配对变量的一般情况，包括平均值（mean）, 样本量，标准差（SD），标准误，这个表格在发表论文的时候是需要的。 第三个表（Paired Samples Test）是最重要的，描述了配对样本t检验情况，这个表格在发表论文的时候是绝对需要的。 扩展资料： Microsoft Word 2003中制作三线表的方法 （1）先制作一个普通表格。打开菜单“表格－插入表格”，选择列数“3”、行数“4”，文档中出现一个三列四行的带框线表格。输入内容，然后将表格各列除第一行外合并单元格（选中要合并的单元格右击选择 合并单元格. (2)添加顶线和底线：…边框(B)\边框(B)：…②线型(Y)：实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)：1y 磅/③预览：上线框，底线框\确定。 (3)定义栏目线：表格\栏目栏(主词栏)\格式(O)\边框和底纹(B)¼\边框和底纹：边框(B)\边框(B)：①设置\设置：自定义(U)/②线型(Y):实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)： 磅/③预览：底线框\确定。 参考资料来源：百度百科-三线表 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，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)=, p < .05”或“t(df)=, 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！ 做t检验结果肯定优先看t检验的结果，首先是看方差齐性，独立样本t检验的前提条件是方差齐性，方差是否齐性看t检验表格F旁边那个sig，如果sig>，就是齐性，齐性时t检验结果看假设方差相等那一行的sig（双侧），如果不齐性原则上上不能进行t检验，但此时可以参考假设方差不相等时的sig（双侧）。然后就是t检验的主要部分，看sig（双侧），如果sig（双侧）<，t检验结果显著，所比较的两个组均值差异显著，至于差多少，t检验表格中有一个“均值差值”，从那里你可以看到具体均值差，如果你想了解所比较的两个组的均值的具体值，那就看前面那个表格，它主要就是给你呈现描述统计的结果，相对次要。均值是一种集中量数，也就是说它表示数据的集中程度；反之，标准差是差异量数，表示数据的离散程度。这就是统计意义，一般有关统计的论文呈现结果，均值和标准差都须作为主要的描述统计结果来呈现。 1、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（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。 2、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。 计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。 统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。 参考资料：百度百科-统计学 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。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。 扩展资料： Fisher的具体做法是： 假定某一参数的取值。 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 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 1：T 这是数理统计中的一种统计量 T统计量2:而统计量指不含未知参数的样本函数。如样本x�1，x�2，…，x�n的算术平均数(样本均值)＝1n(x�1+x�2+…+x�n)就是一个统计量。从样本构造统计量，实际上是对样本所含总体的信息提炼加工；根据不同的推断要求，可以构造不同的统计量。3:为什么要构造统计量，这个主要是为了参数估计与检验，具体就相当复杂了。。。4：最后P叫做P值是T、F等一些统计量在置信区间为α下的一种指标吧，5：总之呢，这个涉及到了描述统计学，数理统计学以及计量的很多知识6：希望你看看相关书籍 自己掌握吧 ,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值嘛，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);具体问题具体分析，不同的检验方法求p值方法也不一样，统计的书上肯定都有；T值计算方法相似。医学论文中的f值t值代表什么
医学论文中t和p分别代表什么
医学论文t检验表格
医学论文t值和p值表格