统计学中t，p，f是什么意思

Question

如题所述

Answer 1

在统计学中，我们通过比较得到的统计检验值与特定的概率分布，来评估结果的可靠性。当我们发现某一结果出现的几率很少，甚至在极少数情况下才会出现，我们可以更有信心地认为这不是巧合，而是具有统计学意义的现象。相反，如果发现该结果出现的概率很高，那么我们可能无法确定它是否具有统计学意义，可能只是偶然发生。

在统计学中，T值和F值是两种常见的统计检验值，它们分别对应t分布和F分布。T值通常用于检验样本均值与总体均值之间的差异，而F值则用于比较两个样本的方差是否存在显著差异。

统计显著性（sig）则表示在给定的样本中观察到某种关联的概率。P值则是衡量这种关联在总体中具有统计学意义的概率。P值越小，我们越有理由相信样本中的关联在总体中也是显著的。通常情况下，P值小于0.05时，我们就可以认为结果具有统计学意义，即拒绝虚无假设。反之，如果P值大于0.05，我们可能认为样本中的关联可能是由于偶然性造成的。

例如，如果P值为0.05，这意味着有5%的可能性观察到当前样本中的关联是由于偶然性导致的，而95%的可能性是由于某种实际差异或关联造成的。因此，P值越小，我们对结果的信心也就越大，越能确定这不是巧合，而是具有统计学意义的现象。

总之，通过比较统计检验值与相应的概率分布，我们可以评估结果的可靠性，并确定是否具有统计学意义。T值、F值和P值是统计学中常用的工具，帮助我们更好地理解和解释数据。