P F t值的意义
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差.
1,T 检验和 F 检验的由来一般而言, 为了确定从样本 (sample统计结果推论至总体时所犯错的概率, 我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution进行比较,我们可以知道在多少 %的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现, 出现这结果的机率很少, 亦即是说, 是在机会很少、很罕有的情况下才出现; 那我们便可以有信心的说, 这不是巧合, 是具有统计学上的意义的 (用统计学的话讲,就是能够拒绝虚无假设 null hypothesis,Ho 。
相反,若比较后发现,出现的机率很高,并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。
F 值和 t 值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是 F 分布和 t 分布。
统计显著性(sig 就是出现目前样本这结果的机率。
2,统计学意义(P 值或 sig 值结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体的一种估计方法。
专业上, p 值为结果可信程度的一个递减指标, p 值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如 p=0.05提示样本中变量关联有 5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约 20个实验中有一个实验, 我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
(这并不是说如果变量间存在关联, 我们可得到 5%或 95%次数的相同结果, 当总体中的变量存在关联, 重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
在许多研究领域, 0.05的p 值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3, T 检验和 F 检验至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的 t 检验。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1，T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本（sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布（probability distribution）进行比较,我们可以知道在多少％的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少,亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的（用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis，Ho）。
相反，若比较后发现,出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是,但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率.2,统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0。
05提示样本中变量关联有5％的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95％次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序.举一个例子，比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t 检验.两样本（如某班男生和女生）某变量(如身高)的均数并不相同,但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢?会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t 检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)
T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值）1.T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2. 统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3. T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
心电图各波段的正常值及意义
心电图各波段的正常值及意义(1)P波：呈钝圆形，可有轻微切迹。
P波宽度不超过0.11秒，振幅不超过0.25毫伏。
P波在Ⅰ、Ⅱ、aVF、V4-6导联直立，aVR倒臵。
在Ⅲ、aVL、V1-3可直立、倒臵或双向。
P波的振幅和宽度超过上述范围即为异常，常表示心房肥大。
P波在aVR导联直立，Ⅱ、Ⅲ、aVF导联倒臵者称为逆行型P波，表示激动自房室交界区向心房逆行传导，常见于房室交界性心律，这是一种异位心律。
(2)P-R间期：一般为0.12～0.20秒。
P-R间期随心率与年龄而变化，年龄越大或心率越慢，其P-R间期越长。
P-R间期延长常表示激动通过房室交界区的时间延长，说明有房室传导障碍，常见于房室传导阻滞等。
(3)QRS波群：①QRS波群时间：正常成人为0.06～0.10秒，儿童为0.04～0.08秒。
V1、V2导联的室壁激动时间小于0.03秒，V5、V6的室壁激动时间小于0.05秒。
QRS波群时间或室壁激动时间延长常见于心室肥大或心室内传导阻滞等。
②QRS波群振幅： aVL不超过1.2毫伏，aVF不超过2.0毫伏。
如超过此值，可能为左室肥大。
aVR不应超过0 .5毫伏，超过此值，可能为右室肥大。
如果六个肢体导联每个QRS波群电压(R+S 或Q+R的算术和)均小于0.5毫伏或每个心前导联QRS电压的算术和均不超过0.8毫伏称为低电压，见于肺气肿、心包积液、全身浮肿、粘液水肿、心肌损害，但亦见于极少数的正常人等。
个别导联QRS波群振幅很小，并无意义。
心前导联：V1、V2导联呈rS型、R/S＜1，RV1一般不超过1.0毫伏。
V5、V6导联主波向上，呈qR、qRS、Rs或R型，R波不超过2.5毫伏，R/S＞1。
在V3导联，R波同S波的振幅大致相等。
正常人，自V1至V5，R波逐渐增高，S波逐渐减小。
(4)Q波：除aVR导联可呈QS或Qr型外，其他导联Q波的振幅不得超过同导联R波的1/4，时间不超过0.04秒，而且无切迹。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显着性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t 检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在着差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麽巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
T检验、F检验及统计学意义
1.T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2. 统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3. T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
三 极 管 参 数
C N型，硅材料 V 微波管
W 稳压管 A 高频大功率管
B P型，锗材料
C 参量管
饱和电压（或饱和压降）
-- 晶体管有三种工作状态：截止状态、放大状态和饱和导通状态。当发射结与集电结都处于反向偏置时，晶体管处于截止状态；当发射结处于正向偏置而集电结处于反向偏置时，晶体管处于放大状态；当发射结和集电结均处于正向偏置时，集电极与发射极之间的电阻及压降都很小，晶体管处于饱和导通状态。晶体管在饱和导通状态时，各电极（端子）之间的电压降被称为饱和电压。其值越小电压利用率越高，功率损耗越小。
Pc* 在管壳温度 Tc=25°C 条件下，集电极耗散功率的最大值，即把附加无限大散热板作为前提时的最大
值（单位 W或mW）。
VCEX：发射极接地，基极与发射极之间施加规定的反向偏压时，集电极与发射极之间在指定条件下的最高耐压。
VCES：发射极接地，基极对地短路，集电极与发射极之间在指定条件下的最高耐压。
hoe-- 输出导纳。共发射极电路中，交流输入开路（即交流输入电流在零状态时）条件下、交流输出电流的有效值对交流输出电压有效值的比值。
Yre-- 发射极接地，小信号输入短路时的逆传输导纳（在规定的VCE、Ic和IE 及?的条件下测定的）。
Yfe-- 发射极接地，小信号输出短路时的顺传输导纳（在规定的VCE、Ic和IE及?的条件下测定的）。
电气特性参数
反向饱和漏电流ICBO
--基极接地，发射极对地开路，在规定的VCBO反向电压条件下，集电极与基极之间的反向饱和漏电流，被简称为反向饱和电流，也被称为反向饱和截止电流。对于小信号锗管而言，其值为数 μA；对于锗功放管而言，其值为数mA；小信号硅管，其值为数n源自；功率放大用硅管，其值为数μA。
P、F、t值的意义
P值的意义：有明显性差别统计学意义（P值）成果的统计学意义是成果真实程度（可以或许代表总体）的一种估量办法.专业上,P值为成果可托程度的一个递减指标,P值越大,我们越不克不及以为样本中变量的联系关系是总体中各变量联系关系的靠得住指标.P值是将不雅察成果以为有用即具有总体代表性的犯错概率.如P=0.05提醒样本中变量联系关系有5%的可能是因为有时性造成的.即假设总体中随意率性变量间均无联系关系,我们反复相似试验,会发明约20个试验中有一个试验,我们所研讨的变量联系关系将等于或强于我们的试验成果.（这其实不是说假如变量间消失联系关系,我们可得到5%或95%次数的雷同成果,当总体中的变量消失联系关系,反复研讨和发明联系关系的可能性与设计的统计学效力有关.）在很多研讨范畴,0.05的P值平日被以为是可接收错误的鸿沟程度.若何剖断成果具有真实的明显性在最后结论中断定什么样的明显性程度具有统计学意义,不成防止地带有果断性.换句话说,以为成果无效而被谢绝接收的程度的选择具有果断性.实践中,最后的决议平日依附于数据集比较和剖析进程中成果是先验性照样仅仅为均数之间的两两>比较,依附于总体数据集里结论一致的支撑性证据的数目,依附于以往该研讨范畴的通例.平日,很多的科学范畴中产生P值的成果≤0.05被以为是统计学意义的鸿沟线,但是这明显性程度还包含了相当高的犯错可能性.成果0.05≥P>0.01被以为是具有统计学意义,而0.01≥P≥0.001被以为具有高度统计学意义.但要留意这种分类仅仅是研讨基本上非正规的断定通例.所有的磨练统计都是正态散布的吗？其实不完整如斯,但大多半磨练都直接或间接与之有关,可以从正态散布中推导出来,如t磨练.f磨练或卡方磨练.这些磨练一般都请求：所剖析变量在总体中呈正态散布,即知足所谓的正态假设.很多不雅察变量的确是呈正态散布的,这也是正态散布是实际世界的根本特点的原因.当人们用在正态散布基本上树立的磨练剖析非正态散布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差剖析的正态性磨练）.这种前提下有两种办法：一是用替代的非参数磨练（即无散布性磨练）,但这种办法不便利,因为从它所供给的结论情势看,这种办法统计效力低下.不灵巧.另一种办法是：当肯定样本量足够大的情况下,平日照样可以运用基于正态散布前提下的磨练.后一种办法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基本上的总体磨练有极其重要的感化.即,跟着样本量的增长,样本分布外形趋于正态,即使所研讨的变量散布其实不呈正态统计剖析软件中的F值.P值有何实际意义（简略清楚明了）？F值是方差剖析中的一个指标,一般方差剖析是比较组间差别的.F值越大,P值越小,暗示你的成果越靠得住.比方,你的成果标明三组之间不同有统计学意义,P值假如等于0.01,暗示有10.01=0.99即99%的掌控以为你的结论是准确的.T磨练.F磨练和统计学意义（P值或sig值）(转载)1,T磨练和F磨练的由来一般而言,为了肯定从样本(sample)统计成果推论至总体时所犯错的概率,我们会运用统计学家所开辟的一些统计办法,进行统计检定.经由过程把所得到的统计检定值,与统计学家树立了一些随机变量的概率散布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在若干%的机遇下会得到今朝的成果.倘使经比较后发明,消失这成果的机率很少,亦等于说,是在机遇很少.很罕有的情况下才消失;那我们即可以有信念的说,这不是偶合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是可以或许谢绝虚无假设null hypothesis,Ho).相反,若比较后发明,消失的机率很高,其实不罕有;那我们便不克不及很有信念的直指这不是偶合,也许是偶合,也许不是,但我们没能肯定.F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率散布,就是F 散布和t散布.统计明显性（sig）就是消失今朝样本这成果的机率.2,统计学意义（P值或sig值）成果的统计学意义是成果真实程度（可以或许代表总体）的一种估量办法.专业上,p值为成果可托程度的一个递减指标,p值越大,我们越不克不及以为样本中变量的联系关系是总体中各变量联系关系的靠得住指标.p值是将不雅察成果以为有用即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提醒样本中变量联系关系有5%的可能是因为有时性造成的.即假设总体中随意率性变量间均无联系关系,我们反复相似试验,会发明约20个试验中有一个试验,我们所研讨的变量联系关系将等于或强于我们的试验成果.（这其实不是说假如变量间消失联系关系,我们可得到5%或95%次数的雷同成果,当总体中的变量消失联系关系,反复研讨和发明联系关系的可能性与设计的统计学效力有关.）在很多研究范畴,0.05的p值平日被以为是可接收错误的鸿沟程度.3,T磨练和F磨练至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序.举一个例子,比方,你要磨练两自力样本均数差别是否能推论至总体,而行的t磨练.两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数其实不雷同,但这不同是否能推论至总体,代表总体的情况也是消失著差别呢？会不会总体中男女生根本没有不同,只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不合？为此,我们进行t检定,算出一个t检定值.与统计学家树立的以「总体中没不同」作基本的随机变量t散布进行比较,看看在若干%的机遇(亦即明显性sig值)下会得到今朝的成果.若明显性sig值很少,比方<0.05(少於5%机率),亦等于说,「假如」总体「真的」没有不同,那麼就只有在机遇很少(5%).很罕有的情况下,才会消失今朝如许本的情况.固然照样有5%机遇出错(10.05=5%),但我们照样可以「比较有信念」的说：今朝样本中这情况(男女生消失差别的情况)不是偶合,是具统计学意义的,「总体中男女生不存差别」的虚无假设应予谢绝,简言之,总体应当消失著差别.每一种统计办法的检定的内容都不雷同,同样是t检定,可能是上述的检定总体中是否消失差别,也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值.至於F检定,方差剖析(或译变异数剖析,Analysis of Variance),它的道理大致也是上面说的,但它是透过检视变量的方差而进行的.它重要用于：均数差此外明显性磨练.分别各有关身分并估量其对总变异的感化.剖析身分间的交互感化.方差齐性(Equality of Variances)磨练等情况.3,T磨练和F磨练的关系t磨练进程,是对两样本均数(mean)差此外明显性进行磨练.惟t磨练须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t磨练值的盘算会因方差是否相等而有所不合.也就是说,t磨练须视乎方差齐性(Equality of Variances)成果.所以,SPSS在进行ttest for Equality of Means的同时,也要做Levene's Test for Equality of Variances .1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128,暗示方差齐性磨练「没有明显差别」,即两方差齐(Equal Variances),故下面t磨练的成果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t磨练的成果.2.在ttest for Equality of Means中,第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2Tail Sig=.000, MeanDifference=22.99既然Sig=.000,亦即,两样本均数不同有明显性意义！3.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,照样看ttest for Equality of Means中谁人Sig.(2tailed)啊?答案是：两个都要看.先看Levene's Test for Equality of Variances,假如方差齐性磨练「没有明显差别」,即两方差齐(Equal Variances),故接著的t磨练的成果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t磨练的成果.反之,假如方差齐性磨练「有明显差别」,即两方差不齐(Unequal Variances),故接著的t磨练的成果表中要看第二排的数据,亦即方差不齐的情况下的t磨练的成果.4.你做的是T磨练,为什么会有F值呢?就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等,要做Levene's Test for Equality of Variances,要磨练方差,故所以就有F值.另一种说明：t磨练有单样本t磨练,配对t磨练和两样本t磨练.单样本t磨练：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来不雅察此组样本与总体的差别性.配对t磨练：是采取配对设计办法不雅察以下几种情况,1,两个同质受试对象分别接收两种不合的处理;2,统一受试对象接收两种不合的处理;3,统一受试对象处理前后.F磨练又叫方差齐性磨练.在两样本t磨练中要用到F磨练.从两研讨总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时刻,起首要断定两总体方差是否雷同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t磨练,若不等,可采取t'磨练或变量变换或秩和磨练等办法.个中要断定两总体方差是否相等,就可以用F磨练.若是单组设计,必须给出一个尺度值或总体均值,同时,供给一组定量的不雅测成果,运用t磨练的前提前提就是该组材料必须屈服正态散布;若是配对设计, 每对数据的差值必须屈服正态散布;若是成组设计,个别之间互相自力,两组材料均取自正态散布的总体,并知足方差齐性.之所以须要这些前提前提,是因为必须在如许的前提下所盘算出的t统计量才屈服t散布,而t磨练恰是以t散布作为其理论根据的磨练办法.简略来说就是适用T磨练是有前提的,个中之一就是要相符方差齐次性,这点须要F磨练来验证.。
解释各回归系数的经济含义
解释各回归系数的经济含义
回归分析是经济学研究中常用的工具之一。
回归系数是回归方程中自变量和因变量之间的关系系数，具有一定的经济意义。
下面解释一下各回归系数的经济含义：
1. 斜率系数（β）
斜率系数是回归方程中自变量的系数，表示自变量每增加一个单位，因变量会相应地增加多少单位。
例如，如果自变量是商品价格，因变量是销售量，斜率系数为2，表示当商品价格上涨1元时，销售量会下降2个单位。
斜率系数的大小和符号，可以提供关于两个变量之间关系的重要信息。
2. 截距（α）
截距是回归方程中的常数项，表示当自变量为0时，因变量的取值。
在经济学中，截距通常被解释为自变量外的其他因素对因变量的影响。
例如，如果自变量是教育程度，因变量是收入，截距就反映了没有教育的人的收入水平。
3. t值
t值是回归系数的估计值与标准误之比，用于检验回归系数是否显著不为零。
如果t值大于2或小于-2，则可认为回归系数显著不为零，说明自变量对因变量有显著影响。
4. P值
P值是t值对应的概率，表示观察到当前t值以上的值的概率。
如果p值小于0.05，即5%的显著性水平，则认为回归系数显著不为
零。
综上所述，回归系数的经济含义可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并且通过t值和p值检验回归系数的显著性，以确定经济现象是否存在。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)1
T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值）1.T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2. 统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3. T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1,T磨练和F磨练的由来一般而言,为了肯定从样本(sample)统计成果推论至总体时所犯错的概率,我们会运用统计学家所开辟的一些统计办法,进行统计检定.经由过程把所得到的统计检定值,与统计学家树立了一些随机变量的概率散布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在若干%的机遇下会得到今朝的成果.倘使经比较后发明,消失这成果的机率很少,亦等于说,是在机遇很少.很罕有的情况下才消失;那我们即可以有信念的说,这不是偶合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是可以或许谢绝虚无假设null hypothesis,Ho).相反,若比较后发明,消失的机率很高,其实不罕有;那我们便不克不及很有信念的直指这不是偶合,也许是偶合,也许不是,但我们没能肯定.F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率散布,就是F 散布和t散布.统计明显性（sig）就是消失今朝样本这成果的机率.2,统计学意义（P值或sig值）成果的统计学意义是成果真实程度（可以或许代表总体）的一种估量办法.专业上,p值为成果可托程度的一个递减指标,p值越大,我们越不克不及以为样本中变量的联系关系是总体中各变量联系关系的靠得住指标.p值是将不雅察成果以为有用即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提醒样本中变量联系关系有5%的可能是因为有时性造成的.即假设总体中随意率性变量间均无联系关系,我们反复相似试验,会发明约20个试验中有一个试验,我们所研讨的变量联系关系将等于或强于我们的试验成果.（这其实不是说假如变量间消失联系关系,我们可得到5%或95%次数的雷同成果,当总体中的变量消失联系关系,反复研讨和发明联系关系的可能性与设计的统计学效力有关.）在很多研讨范畴,0.05的p值平日被以为是可接收错误的鸿沟程度.3,T磨练和F磨练至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序.举一个例子,比方,你要磨练两自力样本均数差别是否能推论至总体,而行的t磨练.两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数其实不雷同,但这不同是否能推论至总体,代表总体的情况也是消失著差别呢？会不会总体中男女生根本没有不同,只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不合？为此,我们进行t检定,算出一个t检定值.与统计学家树立的以「总体中没不同」作基本的随机变量t散布进行比较,看看在若干%的机遇(亦即明显性sig值)下会得到今朝的成果.若明显性sig值很少,比方<0.05(少於5%机率),亦等于说,「假如」总体「真的」没有不同,那麼就只有在机遇很少(5%).很罕有的情况下,才会消失今朝如许本的情况.固然照样有5%机遇出错(10.05=5%),但我们照样可以「比较有信念」的说：今朝样本中这情况(男女生消失差别的情况)不是偶合,是具统计学意义的,「总体中男女生不存差别」的虚无假设应予谢绝,简言之,总体应当消失著差别.每一种统计办法的检定的内容都不雷同,同样是t检定,可能是上述的检定总体中是否消失差别,也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值.至於F检定,方差剖析(或译变异数剖析,Analysis of Variance),它的道理大致也是上面说的,但它是透过检视变量的方差而进行的.它重要用于：均数差此外明显性磨练.分别各有关身分并估量其对总变异的感化.剖析身分间的交互感化.方差齐性(Equality of Variances)磨练等情况.3,T磨练和F磨练的关系t磨练进程,是对两样本均数(mean)差此外明显性进行磨练.惟t磨练须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t磨练值的盘算会因方差是否相等而有所不合.也就是说,t磨练须视乎方差齐性(Equality of Variances)成果.所以,SPSS在进行ttest forEquality of Means的同时,也要做Levene's Test for Equality of Variances .1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128,暗示方差齐性磨练「没有明显差别」,即两方差齐(Equal Variances),故下面t磨练的成果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t磨练的成果.2.在ttest for Equality of Means中,第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2Tail Sig=.000, MeanDifference=22.99既然Sig=.000,亦即,两样本均数不同有明显性意义！3.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,照样看ttest for Equality of Means中谁人Sig.(2tailed)啊?答案是：两个都要看.先看Levene's Test for Equality of Variances,假如方差齐性磨练「没有明显差别」,即两方差齐(Equal Variances),故接著的t磨练的成果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t磨练的成果.反之,假如方差齐性磨练「有明显差别」,即两方差不齐(Unequal Variances),故接著的t磨练的成果表中要看第二排的数据,亦即方差不齐的情况下的t磨练的成果.4.你做的是T磨练,为什么会有F值呢?就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等,要做Levene's Test for Equality of Variances,要磨练方差,故所以就有F值.另一种说明：t磨练有单样本t磨练,配对t磨练和两样本t磨练.单样本t磨练：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来不雅察此组样本与总体的差别性.配对t磨练：是采取配对设计办法不雅察以下几种情况,1,两个同质受试对象分别接收两种不合的处理;2,统一受试对象接收两种不合的处理;3,统一受试对象处理前后.F磨练又叫方差齐性磨练.在两样本t磨练中要用到F磨练.从两研讨总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时刻,起首要断定两总体方差是否雷同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t磨练,若不等,可采取t'磨练或变量变换或秩和磨练等办法.个中要断定两总体方差是否相等,就可以用F磨练.若是单组设计,必须给出一个尺度值或总体均值,同时,供给一组定量的不雅测成果,运用t磨练的前提前提就是该组材料必须屈服正态散布;若是配对设计,每对数据的差值必须屈服正态散布;若是成组设计,个别之间互相自力,两组材料均取自正态散布的总体,并知足方差齐性.之所以须要这些前提前提,是因为必须在如许的前提下所盘算出的t统计量才屈服t散布,而t磨练恰是以t散布作为其理论根据的磨练办法.简略来说就是适用T磨练是有前提的,个中之一就是要相符方差齐次性,这点须要F磨练来验证.若何剖断成果具有真实的明显性在最后结论中断定什么样的明显性程度具有统计学意义,不成防止地带有果断性.换句话说,以为成果无效而被谢绝接收的程度的选择具有果断性.实践中,最后的决议平日依附于数据集比较和剖析进程中成果是先验性照样仅仅为均数之间的两两>比较,依附于总体数据集里结论一致的支撑性证据的数目,依附于以往该研讨范畴的通例.平日,很多的科学范畴中产生p值的成果≤0.05被以为是统计学意义的鸿沟线,但是这明显性程度还包含了相当高的犯错可能性.成果0.05≥p>0.01被以为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被以为具有高度统计学意义.但要留意这种分类仅仅是研讨基本上非正规的断定通例.所有的磨练统计都是正态散布的吗其实不完整如斯,但大多半磨练都直接或间接与之有关,可以从正态散布中推导出来,如t磨练.f磨练或卡方磨练.这些磨练一般都请求：所剖析变量在总体中呈正态散布,即知足所谓的正态假设.很多不雅察变量的确是呈正态散布的,这也是正态散布是实际世界的根本特点的原因.当人们用在正态散布基本上树立的磨练剖析非正态散布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差剖析的正态性磨练）.这种前提下有两种办法：一是用替代的非参数磨练（即无散布性磨练）,但这种办法不便利,因为从它所供给的结论情势看,这种办法统计效力低下.不灵巧.另一种办法是：当肯定样本量足够大的情况下,平日照样可以运用基于正态散布前提下的磨练.后一种办法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基本上的总体磨练有极其重要的感化.即,跟着样本量的增长,样本分布外形趋于正态,即使所研讨的变量散布其实不呈正态.。
P、F、t值的意义
P值的意义：有显著性差异统计学意义（P值)结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体）的一种估计方法。
专业上,P值为结果可信程度的一个递减指标,P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如P=0。
05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95％次数的相同结果,当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平.如何判定结果具有真实的显著性在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。
换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两〉比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例.通常，许多的科学领域中产生P值的结果≤0。
05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。
结果0。
05≥P〉0。
01被认为是具有统计学意义，而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。
但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.所有的检验统计都是正态分布的吗?并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。
这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。
许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。
当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验).这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验(即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。
T检验、F检验和统计学意义
【统计学】T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值），想了解显著性差异的也可以来看2007年10月12日星期五 10:451,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至于具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)
T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值）1.T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2. 统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3. T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1，T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合,也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2,统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体）的一种估计方法.专业上，p 值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0。
05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域,0。
05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t 检验。
两样本（如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同,但这差别是否能推论至总体,代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别,只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此,我们进行t检定，算出一个t检定值。
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值),想了解显著性差异的也可以来看
1,T检验和F检验的由来之青柳念文创作一般而言，为了确定从样本(sample)统计成果推论至总体时所犯错的概率，我们会操纵统计学家所开辟的一些统计方法，停止统计检定.通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)停止比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到今朝的成果.倘若经比较后发现，出现这成果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们即可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是可以回绝虚无假设null hypothesis,Ho).相反，若比较后发现，出现的机率很高，其实不罕见；那我们便不克不及很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定.F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布.统计显著性（sig）就是出现今朝样本这成果的机率.2，统计学意义（P值或sig值）成果的统计学意义是成果真实程度（可以代表总体）的一种估计方法.专业上，p值为成果可托程度的一个递减指标，p值越大，我们越不克不及认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的靠得住指标.p值是将观察成果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可以是由于偶尔性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复近似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验成果.（这其实不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同成果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可以性与设计的统计学效力有关.）在许多研究范畴，0.05的p值通常被认为是可承受错误的鸿沟水平.3，T检验和F检验至於详细要检定的内容，须看你是在做哪个统计程序.举一个例子，比方，你要检验两独立样本均数差别是否能推论至总体，而行的t检验.两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数其实不相同，但这不同是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差别呢？会不会总体中男女生根本没有不同，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值分歧？为此，我们停止t检定，算出一个t检定值.与统计学家建立的以「总体中没不同」作基础的随机变量t 分布停止比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到今朝的成果.若显著性sig值很少，比方<0.05(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有不同，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现今朝这样本的情况.虽然还是有5%机会出错(10.05=5%)，但我们还是可以「比较有信心」的说：今朝样本中这情况(男女生出现差别的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差别」的虚无假设应予回绝，简言之，总体应该存在著差别. 每种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t检定，可以是上述的检定总体中是否存在差别，也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值.至於F检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而停止的.它主要用于：均数差此外显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况.3，T检验和F检验的关系t检验过程，是对两样本均数(mean)差此外显著性停止检验.惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所分歧.也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)成果.所以，SPSS在停止ttest for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances .1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128，暗示方差齐性检验「没有显著差别」，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的成果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的成果.2.在ttest for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2TailSig=.000, Mean Difference=22.99既然Sig=.000，亦即，两样本均数不同有显著性意义！3.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看ttest for Equality of Means中阿谁Sig. (2tailed)啊?答案是：两个都要看.先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差别」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的成果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的成果.反之，如果方差齐性检验「有显著差别」，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接著的t检验的成果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的成果.4.你做的是T检验，为什么会有F值呢?就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值.另外一种诠释：t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验.单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数停止比较，来观察此组样本与总体的差别性.配对t检验：是采取配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别承受两种分歧的处理；2,同一受试对象承受两种分歧的处理；3，同一受试对象处理前后.F检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验. 从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本停止比较的时候，首先要断定两总体方差是否相同，即方差齐性.若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采取t'检验或变质变换或秩和检验等方法.其中要断定两总体方差是否相等，便可以用F检验.若是单组设计，必须给出一个尺度值或总体均值，同时，提供一组定量的观测成果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并知足方差齐性.之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其实际依据的检验方法.简单来讲就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证.如何断定成果具有真实的显著性在最后结论中断定什么样的显著性水平具有统计学意义，不成防止地带有武断性.换句话说，认为成果无效而被回绝承受的水平的选择具有武断性.实践中，最后的决议通常依赖于数据集比较和分析过程中成果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究范畴的惯例.通常，许多的迷信范畴中发生p值的成果≤0.05被认为是统计学意义的鸿沟线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可以性.成果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的断定惯例.所有的检验统计都是正态分布的吗其实不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即知足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就发生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）.这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不矫捷.另外一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则发生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即，随着样本量的增加，样天职布形状趋于正态，即使所研究的变量分布其实不呈正态.。
t值自由度的定义
T值自由度的定义T值自由度（Degrees of Freedom, df）是统计学中一个重要的概念，用于衡量样本数据集中的自由变动性。
在T检验和T分布中，自由度是至关重要的因素之一，它在确定T值和计算P值时扮演重要的角色。
自由度的概念在统计学中，自由度是指样本数据集中可以自由变动的数据个数。
总体样本的自由度等于样本中唯一信息的个数减去已知的信息数量。
在大多数情况下，自由度等于样本数据点数量减去所用于估计参数的数量。
自由度对T值的影响T值是在T检验中用于判断样本均值是否与总体均值存在显著差异的统计量。
T值的大小和方向取决于样本均值的偏离程度和样本容量。
更大的T值表示样本均值与总体均值之间存在更大的差异。
自由度的大小直接影响T值的计算。
较大的自由度意味着实际样本数据点较多，因此T值需要显著偏离样本均值才能成为显著差异。
而较小的自由度表示样本数据点较少，因此T值相对较小也可以被认为是显著差异。
T分布中的自由度T分布是一种概率分布，用于从小样本估计中得出推论。
T分布是指在已知总体标准差未知的情况下，对总体均值进行推断时使用的概率分布。
在T分布中，自由度是决定T分布的形状和尾部厚度的重要参数。
自由度越大，T分布越接近于标准正态分布。
当自由度趋近于无穷大时，T分布与标准正态分布重合。
随着自由度的减小，T分布的尾部变得更厚，更多的概率密度存在于较远的区域。
T值计算的例子假设我们有一个样本数据集，包含10个数据点，并且要计算该样本的T值。
根据样本统计量和总体参数的不同，我们需要确定自由度的数量。
如果我们已知总体的标准差，假设总体均值为μ，我们可以使用下式计算T值：T = (x̄- μ) / (s / √n)在这个例子中，样本均值为x̄，总体标准差为s，样本容量为n。
自由度为n - 1，因为我们用样本均值估计总体均值。
如果总体的标准差未知，我们可以使用样本标准差s来近似总体标准差。
在这种情况下，使用的T分布将具有较大的自由度，通常为n - 1。
f统计量越大说明什么
f统计量越大说明什么
p值就是显著性，等同于Sig值，小于
0.05有统计学意义，说明存在差异性T值就是t检验的值，与p值成反比，越大说明数据间差异性越明显F值就是方差值，与p值成反比，意义同T值，只是适用范围不同display
Ftail(DF
2, F0) DF1: 第一个degree of DF2: 第二个degree of F0: F
统计量。
只能检验一阶不能检验高阶自相关DW = sum (eps_t -
eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)
1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关
2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关
3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关
1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失
去有效性
2.自相关的系数估计量将有相当大的方差
3.自相关系数的T检验不显著。
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P值的意义：有显着性差异统计学意义（P值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。
如何判定结果具有真实的显着性在最后结论中判断什么样的显着性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。
换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。
实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。
通常，许多的科学领域中产生P值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显着性水平还包含了相当高的犯错可能性。
结果0.05≥P>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。
但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗？并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。
这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。
许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。
当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。
这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。
另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。
后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。
即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态统计分析软件中的F值、P值有何现实意义（简单明了）？越大，P值越小，表示你的结果越可靠。
比如，你的结果表明三组之间差别为你的结论是正确的。
T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值）(转载)1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显着性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。
）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3，T检验和F检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<0.05(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错(1-0.05=5%)，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。
每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。
至於F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。
它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。
3，T检验和F检验的关系t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。
惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。
也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。
所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中F值为2.36, Sig.为.128，表示方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
2.在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99既然Sig=.000，亦即，两样本均数差别有显著性意义！3.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?答案是：两个都要看。
先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
反之，如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。
4.你做的是T检验，为什么会有F值呢?就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值。
另一种解释：t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。
F检验又叫方差齐性检验。
在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。
之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。