T界值表
t检验临界值表(t-test)-t检验表
t < t (df )0.05
5、根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
T检验举例说明
例如，T检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。理论上， 即使样本量很小时，也可以进行T检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的 样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以 通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行 F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，只好使用非参数检验代 替T检验进行两组间均值的比较。
2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
3、根据自由度df=n-1，查t值表，找出规定的t理论值并进行比较。理论值差异的显著 水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t(df)0.01和t(df)0.05 4、比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，依据下表给出的t值与差异显 著性关系表作出判断。
例1 难产儿出生体重
一般婴儿出生体重μ0 = 3.30（大规模调查获得），问相同否？ 解：1.建立假设、确定检验水准α H 0:μ = μ0 （难产儿与一般婴儿出生体重的总均数相等；H 0无效假设，null （难产儿与一般婴儿出生体重的总均数不等；H 1备择假设，alternative 双侧检验，检验水准:α = 0.05 2.计算检验统计量
P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有 差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
假设检验和可信区间的关系 结论具有一致性 差异：提供的信息不同
区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出 H0成立与否的概率
T分布临界值表2全集文档
T分布临界值表2全集文档(可以直接使用，可编辑实用优质文档，欢迎下载）T分布表Df 自由度P 概率0.1 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001 0.0005 单尾0.2 0.1 0.05 0.02 0.01 0.002 0.001 双尾1 3.078 6.314 12.706 31.821 63.657 318.309 636.6192 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925 22.327 31.5993 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 10.215 12.9244 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 7.173 8.6105 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 5.893 6.8696 1.440 1.943 2.447 3.143 3.707 5.208 5.9597 1.415 1.895 2.365 2.998 3.499 4.785 5.4088 1.397 1.860 2.306 2.896 3.355 4.501 5.0419 1.383 1.833 2.262 2.821 3.250 4.297 4.78110 1.372 1.812 2.228 2.764 3.169 4.144 4.58711 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106 4.025 4.43712 1.356 1.782 2.179 2.681 3.055 3.930 4.31813 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012 3.852 4.22114 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977 3.787 4.14015 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947 3.733 4.07316 1.337 1.746 2.120 2.583 2.921 3.686 4.01517 1.333 1.740 2.110 2.567 2.898 3.646 3.96518 1.330 1.734 2.101 2.552 2.878 3.610 3.92219 1.328 1.729 2.093 2.539 2.861 3.579 3.88320 1.325 1.725 2.086 2.528 2.845 3.552 3.85021 1.323 1.721 2.080 2.518 2.831 3.527 3.81922 1.321 1.717 2.074 2.508 2.819 3.505 3.79223 1.319 1.714 2.069 2.500 2.807 3.485 3.76824 1.318 1.711 2.064 2.492 2.797 3.467 3.74525 1.316 1.708 2.060 2.485 2.787 3.450 3.72526 1.315 1.706 2.056 2.479 2.779 3.435 3.70727 1.314 1.703 2.052 2.473 2.771 3.421 3.69028 1.313 1.701 2.048 2.467 2.763 3.408 3.67429 1.311 1.699 2.045 2.462 2.756 3.396 3.65930 1.310 1.697 2.042 2.457 2.750 3.385 3.64631 1.309 1.696 2.040 2.453 2.744 3.375 3.63332 1.309 1.694 2.037 2.449 2.738 3.365 3.62233 1.308 1.692 2.035 2.445 2.733 3.356 3.611混合卡方分布（单边）x2分布临界值表（卡方分布）t检验（t-test）临界值表（临界置信水平）.本表中,如果显著性水平a=0.05,则1-a/2=0.975,到表中找0.975,可以看到表的行和列值是1.96,即为Z在0.05显著性水平上的临界值.附录附表一：随机数表9附表二：标准正态分布表10附表三：t分布临界值表11附表四：分布临界值表12附表五：F分布临界值表（α=0.05）13附表六：单样本K-S检验统计量表15附表七：符号检验界域表16附表八：游程检验临界值表17附表九：相关系数临界值表18附表十：Spearman等级相关系数临界值表19附表十一：Kendall等级相关系数临界值表20附表十二：控制图系数表20附表一：随机数表附表二：标准正态分布表附表三：t分布临界值表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）附表四：分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S 检验统计量表[])(1)()(sup 0d D P x F x F D n n x n ≤-=-=α附表十二：控制图系数表。
卫生统计学第八版t界值表
卫生统计学第八版t界值表引言卫生统计学是一门应用统计学的学科，主要研究与卫生相关的数据和信息的收集、分析、解释、应用等方面的方法和技术。
t界值表是卫生统计学中常用的工具，用于判断样本均值与总体均值之间的差异是否显著。
什么是t界值表t界值表又称为t分布的临界值表，是由统计学家根据t分布的特性和置信水平确定的。
在使用t界值表时，我们需要先确定样本容量和置信水平，然后查表找到相应的t值，再将其与计算得到的t值进行比较，以判断是否存在显著差异。
t界值表的使用第一步：确定样本容量和置信水平在使用t界值表之前，我们需要先确定样本容量和置信水平。
样本容量代表我们所观察或测量的样本数量，而置信水平代表我们对总体参数的置信程度。
常用的置信水平有95%和99%。
第二步：查找t界值表根据表格中的样本容量和置信水平，我们可以找到对应的t值。
t值的大小决定了样本均值与总体均值之间的差异是否显著。
一般来说，t值越大，差异越显著。
第三步：比较t值将计算得到的t值与查得的t值进行比较。
如果计算得到的t值大于或小于查得的t值，那么样本均值与总体均值之间的差异就是显著的。
反之，如果计算得到的t 值在查得的t值范围内，那么样本均值与总体均值之间的差异就不是显著的。
t界值表的示例为了更好地理解t界值表的使用方法，我们以一个假设检验的例子进行说明。
假设我们想要研究一种新药对人体体温的影响。
我们随机选取了30名患者，分为两组：实验组和对照组。
实验组服用了新药，对照组服用了安慰剂。
我们想知道新药是否能显著提高人体体温。
第一步，我们假设新药对人体体温没有影响，即两个组的体温均值相等。
这是我们的原假设（H0）。
我们设定置信水平为95%。
第二步，根据样本容量和置信水平，在t界值表中查找相应的t值。
假设样本容量为30，置信水平为95%。
在t界值表中找到自由度为29的t值，记为t0.025（29）。
第三步，根据计算得到的数据，计算t值。
计算方法为：t = (实验组均值 - 对照组均值) / 标准误差。
t界值表规律
t界值表规律【引言】t界值表是统计学中一个重要的工具，它可以帮助我们在进行假设检验和置信区间计算时，快速找到临界值。
t界值表基于t分布，而t分布又是描述样本均值与总体均值差异的一个重要概率分布。
因此，了解t界值表的规律，对于我们进行统计分析具有重要的意义。
【二、t界值表的规律】t界值表是按照t分布的临界值进行排列的。
t分布的临界值取决于自由度（df），即样本量减1。
在t界值表中，我们可以找到对应的临界值。
同时，我们还可以通过t界值表查找到对应的面积，即t分布曲线下面积。
t界值表的数值规律是按照自由度递增而逐渐增大，这是由于随着自由度的增加，t分布的标准差减小，曲线变得更加平缓。
【三、t界值表的应用】t界值表在假设检验和置信区间计算中有广泛的应用。
在假设检验中，我们常常使用t检验来检验样本均值是否与总体均值存在显著差异。
此时，我们需要查找t界值表，找到对应于样本量和显著性水平的临界值，然后将样本均值与临界值进行比较，从而得出结论。
在置信区间计算中，我们同样需要使用t界值表，找到对应于置信水平和样本量的临界值，然后根据临界值计算置信区间。
【四、t界值表的局限性】尽管t界值表在统计分析中具有重要作用，但它也存在一些局限性。
例如，当样本量较小时，t分布的性质会发生变化，此时t界值表的准确性会受到影响。
此外，当数据分布非正态时，t界值表的适用性也会受到限制。
因此，我们在使用t界值表时，需要充分考虑这些因素，以免导致错误的结论。
【五、结论】总之，t界值表是统计学中一个重要的工具，它可以帮助我们快速找到t分布的临界值，从而进行假设检验和置信区间计算。
了解t界值表的规律，能够提高我们进行统计分析的效率和准确性。
同时，我们也要注意t界值表的局限性，避免在特定情况下误用。
t界值表规律
t界值表规律摘要：一、引言二、t 界值表的规律三、t 界值表在统计学中的应用四、t 界值表在实际问题中的应用五、t 界值表的局限性与改进六、总结正文：一、引言t 界值表是统计学中一个重要的工具，它可以帮助我们在进行假设检验和置信区间估计时，快速找到临界值，从而判断数据的显著性。
本文将详细介绍t 界值表的规律及其在统计学中的应用。
二、t 界值表的规律1.t 分布的基本概念：t 分布是一种连续概率分布，它是正态分布的推广。
t 分布的自由度（df）决定了其形状，自由度越小，分布越尖，自由度越大，分布越平坦。
2.t 界值表的构成与特点：t 界值表是t 分布表的一种，它列出了在不同自由度和显著性水平下，t 分布的临界值。
t 界值表的特点是随着自由度的增加，临界值呈指数增长。
3.t 界值表的计算方法：t 界值表的计算方法主要基于t 分布的性质和数学公式。
常见的计算方法有查表法、计算器法、计算机程序法等。
4.t 界值表的应用范围：t 界值表广泛应用于统计学中的假设检验和置信区间估计，尤其在样本量较小的情况下，具有很高的实用价值。
三、t 界值表在统计学中的应用1.t 检验原理：t 检验是一种常用的假设检验方法，它利用t 界值表判断样本均值是否与总体均值存在显著差异。
t 检验的原理是计算样本均值与总体均值的t 统计量，然后查表得到临界值，最后比较t 统计量与临界值的大小，以判断差异是否显著。
2.t 界值表在假设检验中的应用：在进行假设检验时，我们需要根据样本数据计算t 统计量，然后查表得到相应的显著性水平下的临界值，最后比较t 统计量与临界值的大小，以判断原假设是否成立。
3.t 界值表在置信区间估计中的应用：在置信区间估计中，我们需要计算样本均值的置信区间，而置信区间的计算需要用到t 界值表。
首先，根据样本数据计算t 统计量，然后查表得到相应的置信水平下的临界值，最后利用t 界值表中的公式计算置信区间。
四、t 界值表在实际问题中的应用1.学生t 界值表的应用案例：在教育研究中，我们常常需要对学生成绩进行统计分析。
t界值表规律
t界值表规律摘要：一、引言二、t 分布的概念与性质三、t 界值表的规律1.t 界值表的构成2.t 界值表的计算方法3.t 界值表的应用场景四、t 分布与实际应用1.假设检验2.置信区间五、结论正文：一、引言在统计学中，t 分布是一种常见的概率分布，广泛应用于假设检验和置信区间的估计。
为了方便使用，我们通常会借助t 界值表来查找临界值。
本文将详细介绍t 分布的概念、性质以及t 界值表的规律。
二、t 分布的概念与性质t 分布，全称为t-Student 分布，是由英国数学家Walter Student 于1908 年提出的。
它是一个连续概率分布，用于描述两个独立的标准正态分布随机变量的比值，即t = (X / σ) / (Y / σ)，其中X 和Y 是独立的标准正态分布随机变量，σ是标准差。
t 分布具有以下性质：1.当自由度n 趋近于无穷大时，t 分布趋近于标准正态分布。
2.当自由度n 为1 时，t 分布为均匀分布。
3.当自由度n 大于1 时，t 分布的尾部概率随着自由度的增大而减小。
三、t 界值表的规律1.t 界值表的构成t 界值表通常包括两部分：t 分布的临界值和对应的概率。
以单尾检验为例，我们可以查找到在不同显著性水平α下，t 分布自由度为n 时的临界值。
2.t 界值表的计算方法t 界值表的计算方法主要依赖于t 分布表的生成。
根据t 分布的性质，我们可以通过计算标准正态分布的累积概率得到t 分布的临界值。
具体来说，对于单尾检验，当α给定时，我们可以找到对应的标准正态分布的分位数，然后乘以t 分布的自由度n 的平方根，得到t 分布的临界值。
3.t 界值表的应用场景t 界值表在统计学中具有广泛的应用，主要包括：a.假设检验：当我们需要对一个总体参数进行推断时，可以使用t 分布来进行单尾或双尾检验。
通过查找t 界值表，我们可以得到临界值，进而判断样本统计量与总体参数之间的关系。
b.置信区间：当我们需要估计一个总体参数时，可以使用t 分布来构建置信区间。
(最新整理)T分布临界值表
(完整)T分布临界值表编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)T分布临界值表）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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T分布表Df 自由度P概率0。
10.050。
0250.010。
0050.0010.0005单尾0.20.10。
050。
020。
010。
0020。
001双尾1 3.078 6.31412.70631。
82163。
657318.309636。
61921。
8862。
9204。
303 6.9659。
92522.32731。
599 31。
638 2.3533。
1824。
5415。
84110.21512.9244 1.533 2.1322。
7763。
747 4.6047.1738.6105 1.476 2.0152。
571 3.3654。
0325。
893 6.869 61。
4401。
9432。
447 3.1433。
7075。
208 5.9597 1.4151。
895 2.365 2.998 3.499 4.7855。
4088 1.3971。
860 2.306 2.896 3.355 4.5015。
0419 1.383 1.8332。
262 2.821 3.2504。
2974。
781 101。
3721。
8122。
2282。
7643。
1694。
1444。
587 11 1.3631。
7962。
2012。
718 3.106 4.025 4.437 121。
3561。
7822。
179 2.6813。
055 3.930 4.318 131。
3501。
771 2.160 2.650 3.0123。