第1个回答 2024-10-03
1. t值是t检验的统计量，它主要用于样本量较小（例如n < 30），且总体标准差σ未知的情况下，对正态分布的数据进行检验。t检验通过t分布理论来推算差异发生的概率，从而判断两个平均数之间的差异是否显著。
2. F值是F检验的统计量值。F检验在零假设（H0）下，当统计量服从F分布时使用。它通常用于分析包含多个参数的统计模型，以判断模型中的参数是否能够有效地估计总体。
3. P值即概率，它表示某一事件发生的可能性。在显著性检验中，根据P值所得到的结论，一般以P < 0.05表示有统计学差异，P < 0.01表示有显著统计学差异，P < 0.001表示有极其显著的统计学差异。这意味着样本之间的差异由抽样误差引起的概率小于0.05、0.01或0.001。
扩展资料：
F值和t值分别对应F分布和t分布的概率分布。统计显著性是指出现当前样本结果的概率。P值代表了结果的可信度，P值越大，就越不能认为样本中的变量关联是总体中变量关联的可靠指标。P值是将观察结果认为是有效的，即具有总体代表性的犯错概率，例如，P = 0.05表示样本中变量关联有5%的可能是由偶然性造成的。
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