医学论文中t值自由度指什么

自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。

一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量)，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。

扩展资料：

在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了；因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。

统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量（与截距对应的自变量是常量1）。因此该回归方程的自由度为p-1。

参考资料来源：百度百科-自由度

T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。

这是谁给你出的题？他忽略了最重要的一点：P值即为拒绝域的面积或概率。没有原始假设，怎么来的拒绝呢？P值是最小的可以否定假设的一个值。这里需要一个原始假设。不然一个数值没法比较，更遑论最小的否定值了。从现在开始，注意大小写的p概念不同的。假设检验，这里应该是比例检验（p检验，检验满意度，这是个百分比值）P值是最小的可以否定假设的一个值。并不是简单相除就完了。这个实验应该是：“某人说，满意度应该是80%，即p0=。然后我们做了这个实验，测试了120个人，100个满意，20个不满意”但是这样我们能说满意度是100/120=么？显然不能，因为对于整个顾客群来说，你抽样测试的群体太小了。P值的计算公式是=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；其中，Φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当P值小于某个显著参数的时候（常用，标记为α，给你出题那个人，可能混淆了这两个概念）我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的P值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在P值关于t1、首先要弄清楚t分布是一种样本分布，在心理统计里，知道样本分布服从了t分布，就可以做出一些推理，至于说有什么用，要结合题目来看。2、t分布的自由度一般是n-1，n表示样本容量。自由度的概念指的是任何变量中可以自由变化的数量，自由度的概念我的书上讲的不是特别清楚，你记住各个分布的自由度是怎么计算的就行了。你也可以把t的公式和z的公式对比看一下，会发现他们俩就是标准差的公式不一样，t检验的使用前提是总体正态，方差未知。3、这个问题涉及到假设检验了。小概率事件中的概率是研究者自己设定的，一般是，或者，表示这个事件发生的概率不超过，或者，就那么他就是小概率事件。你如果假设检验搞不清楚，这个问题没法讲的。4、t检验的用法主要集中在这几个方面：总体平均数的估计，俩总体均数差异的估计。样本均数和总体均数的显著性检验，俩独立样本均数的差异显著性检验，俩相关样本均数的差异显著性检验，样本相关系数的检验。它可以帮助你判定在误差范围内a、样本均数是否来自原总体（即是否有差异）， b、俩样本均数是否有差异。5、f检验是用来衡量俩样本方差差异的，可以看做t检验的加强版。因为t检验一般只能用于两个均数的差异检验，如果连续用于多个均值差异检验的话会增加α错误。f可以用于多个。当f分析组间自由度为1时，f=t的平方，用f检验和用t检验的结果相同。

这两个检验你不用管自由度。记住公式就可以。考试的时候套用就行。。。

t检验的自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n-m-1F检验的第一个自由度是自变量的数量（m)，第二个自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n-m-1