t和p在研究方法里表示什麼

Ⅰ 統計分析中，p值和t值各是什麼

1、t值

T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。

T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於1908年在Biometrika上公布 。

2、P值

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

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實用舉例

1、t檢驗可用於比較男女身高是否存在差別

為了進行獨立樣本t檢驗，需要一個自（分組）變數（如性別：男、女）與一個因變數（如身高測量值）。根據自變數的特定值，比較各組中因變數的均值。用t檢驗比較下列男、女兒童身高的均值 。

假設

H0：男平均身高 = 女平均身高

H1：男平均身高 ≠ 女平均身高

選用雙側檢驗：選用α=0.05的統計顯著水平

2、P值

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果P<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果0.01<P值<0.05，說明較弱的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果P值>0.05，說明結果更傾向於接受假定的參數取值。