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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。
1、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。
2、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。
3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。
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：
百度百科——假设检验中的P值
百度百科——F检验
百度百科——t检验
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。
我们常常在统计学应用中看到P值，F值，T值，这些参数是什么？我想应该先讲讲“假设检验”，弄明白假设检验，很多问题就通了。
本文首先介绍了假设检验在统计学的位置，然后从 显著性检验 、 P值的疑问 、 假设检验方法的使用 三个角度描述假设检验。
统计学按照发展阶段和侧重点不同，可分为描述统计学和推断统计学 [1]
描述统计学 是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量表示； 推断统计学 主要阐述如何根据部分数据(样本统计量)去推论总体的数量特征及规律性的一系列理论和方法
假设检验(hypothesis testing)作为推断统计学的重要部分，用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。
常用的假设检验方法有Z检验、T检验、卡方检验、F检验等 [2]
显著性检验（significance test）是假设检验的一种最常用的方法，用于检测实验组与对照组是否有差异以及差异是否显著的办法。
因为显著性检验<假设检验<推断统计学，所以显著性检验具有以下特点：
小概率事件实际不可能性原理是显著性检验的基本原理，如果P小于阈值 ，表明事件是小概率事件，存在发生的可能性但可能性不大甚至不可能发生，所以认为 大概率不会发生，拒绝原假设。
显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了所愿意承担的风险。 通常取α=或α=。这表明，当作出决策时，其正确的可能性为95%或99%，有或α=下错结论的风险。
置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数 置信度 = 1-α
什么是显著性差异？
H0和H1的设置，不管在什么场景要满足：
赌场上你想检查一下抛掷的硬币是否被动过手脚，要求抛几次硬币看结果是不是公平的。 总共扔了十次，也都是“花”朝上，认为很可能这枚硬币不是公平的。
这就是假设检验： 你提出假设：说硬币是正常的 （H0：硬币是正常的；H1：硬币不正常） 我提出要检验你的假设：扔十次，看实验的结果是不是和你的假设相符
反复扔硬币应该符合二项分布
总共扔10次硬币，那么是出现7次正面之后，可以认为“硬币是不公平的”，还是在出现9次正面以后认为“硬币是不公平”，这是一个主观标准，看你能够承担的风险有多大，也就是显著性水平 。
例如取 为， ，则认为原假设是小概率事件，拒绝原假设，认为硬币不正常，存在显著性差异（和正常硬币的抛掷分布情况很不一样）。 由于取 为，所以这个决策有95%的准确性。
P值是指在特定的统计假设模型下，数据的某个统计指标（如两组样本均数之差）等于观察值或比观察值更为极端的概率。
上文显著性检验就是比较P值和 之间的关系做出决策，但对P值的争议很大，因此需要单独讲一讲P值。
目前科学界对P值的使用存在很大的置疑，认为P值是是扰人烦的蚊子，是皇帝的新衣，比“毫无用处”还糟糕 [6] 。
林泽民教授2016/6/6在台湾政大社科院的演讲，题目为《看电影学统计：p值的陷阱》提到统计学很快会有很重大的改变，传统的作法：用P值来作统计检定的作法，大概再过几年就不容易再存在。
2018年1月22日，美国政治学顶级学术期刊《政治分析》在他们的官方twitter上宣布从2018年的开始的第26辑起禁用p值。根据该刊的声明，其主要原因是：“p值本身无法提供支持相关模式或假说之证据。”
在临床试验中P值的使用尤为普遍，用来检验药物的有效性，P值问题使得近半数的相关论文可靠性被推翻。
为什么说P值是个陷阱？为什么P值本身无法支持相关模式或假说之证据？
主要原因是因为：P值只能对样本数据负责，但模型的意义在于推断总体，所以总有以偏概全的风险存在。同时，因为P值易受样本操控，而很多研究为了得到想要的结论，往往是不断调整样本量，直到得到想要的结果 [8] 。
P值本身是没有问题的，但如果单纯只依赖P值是否小于 做出决策却也是不可取的，学术界反对的是P值的滥用。
美国统计协会（American Statistical Association，ASA）全面透彻地梳理了统计界关于P值的统计意义并形成共识 [7] ：
而常用统计推断检验方法分为两大类：参数检验和非参数检验
根据总体数据是否服从某种分布，采用参数检验和非参数检验两种检验方法，具体使用哪种检验方法根据属性和要求决定。
某公司运营团队为了针对活跃度提升专题运营活动的效果进行测试，从同样群体中抽出两组人群，一组运营组，一组对照组。30天后运营活动结束后，想要知道该次针对性运营是否有效，两组活跃度分数是否差异明显?
T检验是数据化运营效果分析中应用最多的方法和技术。使用要求为：1）样本组之间独立；2）每组样本来自正态分布总体；3）两个独立样本方差相等。
虽然两组都是独立的，但两组样本的总体不一定是正态分布的，方差也不一定相等，我们可以采用非参数检验—wilcoxon符号秩检验。
wilcoxon符号秩检验适用于两个独立样本间的两两比较。
如果不能确定总体是否为正态分布，则只能退而求其次用非参数检验的方法。如果满足T检验要求，有限考虑T检验的结果。
[1] 推断统计学： [2] 假设检验： [3] 显著性水平： [4] 显著性差异： [5] 统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？ [6] 统计学里“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的风流才子： [7] 临床试验中P值的意义及结果： [8] P值的陷阱： [9] 非参数检验：
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。
1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），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。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,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。3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<为有统计学差异，P<为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。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：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验
统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是T检验，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。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。
2、P值，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。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
扩展资料：
1、T检验的适用条件：
（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
2、P值数据解释：
参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验
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)。统计学是在统计实践的基础上，它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
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。
1、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。
2、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。
3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。
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：
百度百科——假设检验中的P值
百度百科——F检验
百度百科——t检验
骨密度的值是将检查所得到骨密度（=XD）与正常年轻入群的D相比，以得出高出（+）或低于（-）年轻人的标准差（sD）数，是诊断骨质疏松症最有意义的数值。z值是将检查所测得的D与正常同龄人群的球比较而得出的值。虽然z值对诊断骨质疏松症的意义不大，但是可以反映骨质疏松的严重。
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。
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。
扩展资料
年龄与性别是影响人骨矿含量的因素之一。婴儿至青春期骨矿物质含量随年龄增长而增加，且无明显性别差异。青春期之后，骨矿含量的增加男性较女性显著，30-40岁达到最高峰值。以后骨矿物质含量随年龄的增长逐渐下降，女性下降幅度较男性大。
有资料记载对50-65岁妇女桡骨远端进行测量，每年骨矿物质含量下降率为;一个老年人其桡骨远端的骨矿含量比骨峰值下降了39%左右。
体重、身高和骨横径也是影响人骨矿含量的因素之一。男性和绝经期前的妇女骨矿含量与身高呈正相关，绝经前和绝经后的妇女骨矿物质含量与体重呈正相关。由于骨横径的个体差异，使同龄人群的骨矿含量变化较大。
若以骨矿含量/骨横径(BMC/)对骨矿含量(BMC)进行修正，使同龄人正常曲线变异系数由12%降为9%，用多元回归法处理，将身高、体重、骨横径考虑在内，则变异系数降至6%，老年人的变异系数由20%降至10%，儿童降至8%。
参考资料来源：百度百科-骨密度
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/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）。
根据向青、李春岩、苏楠、潘子昂的论文《Z-值和T-值在骨密度测量中的意义》中的第一章第一节：骨密度测试中的T值和z值分别指的是与青年人相比标准差的倍数和与同龄人相比标准差的倍数。
骨密度全称为骨骼矿物质密度，是骨骼强度的一个重要指标，以克/每立方厘米表示，表示一个绝对值。骨密度测试结果包括平均值和标准值：
1、平均值为实际测试结果。
2、标准值为预先存储在计算机内的，它包括两部分：标准值±标准差。标准值按性别和年龄的组合不同而有不同的值，即按男女性别分为两大系列组，并同时按年龄分为：20岁以前每两岁一个年龄组，20岁以后每十岁一个年龄组，每个年龄组一个值。
扩展资料
骨密度测试的相关情况
据了解，以下情况的对象需要做骨密度测试：
1、女性45岁以后，钙质流失，骨量减少，需要考虑做骨密度检测。女性65岁以上和男性70岁以上，无其他骨质疏松危险因素者，需要做骨密度检测。
2、女性65岁以下和男性70岁以下，有1个以上危险因素者（绝经后、吸烟、过度饮酒或咖啡、体力活动缺乏、饮食中钙和维生素D缺乏），需要做骨密度检测。
3、有脆性骨折史或脆性骨折家族病史者，需要做骨密度检测。
4、各种原因引起的性激素水平低下者，需要做骨密度检测。
5、X线显示骨质疏松改变者，需定期要进行骨密度检测。
6、接受骨质疏松治疗需要进行疗效监测者，需定期要进行骨密度检测。
7、有影响骨矿代谢的疾病（肾功能不全、糖尿病、慢性肝病、甲状旁腺亢进等）或服用可能影响骨矿代谢的药物（如糖皮质激素、抗癫痫药物、肝素等）者，需要进行骨密度检测。
8、孕妇在孕期3、6个月各测骨密度一次，以便及时补钙，需要进行骨密度检测。
参考资料来源：百度百科-骨密度