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谁能简单的讲下统计学 中的 t 值含义

发布网友 发布时间:2022-04-29 16:40

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2个回答

热心网友 时间:2022-05-28 01:56

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=0.8。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=83.3%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0.05,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t

1、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0.01,0.001或者0.05,表示这个事件发生的概率不超过0.01,0.001或者0.05,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。

热心网友 时间:2022-05-28 03:14

首先把数据输进去,这个不用细谈了吧
输入之后点analyze,然后点击Compare Means
然后选择paired-samples T Test
接着会出来对话框,选中你要比较的两组数据,就可以求出t和p值
其他的不用了解,就这些足够了
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