医学论文中t值含义

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。

eviews中的关于相关度研究自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，一般而言P<即可，当然有的研究p<也是可以接受的。X1的P值为，X3的P值为，说明这两个变量对因变量影响显著