t检验的t值越大越好吗
@龙炭6666：统计学里t检验用来检验偏差,那是不是得出的t越大,偏差越大? -
湛金15586088230…… 不一定,这个要看T检验条件是否合理,这是大数定理中的吧
@龙炭6666：spss曲线估计t越大越好还是越小越好 -
湛金15586088230…… 没有什么好坏之分,只有是否显著之分 我替别人做这类的数据分析蛮多的
@龙炭6666：t检验求解,Excel做统计! -
湛金15586088230…… 是有这种情况存在的,你要保证数据的个数一样,消除任何空格或者0的单元格,用替换方式就可以达到.再者,看T和P的时候,只要看通过不通过即可,也即T值越大越好,P值越小越好,一般P小于.01是最好的.那么就可以做出判断,你就不用看比较的值了.方差齐次,就是看两组数据的方差到底在不在一下水平上,你觉得需要原始数据吗?这个还存在一种情况就是,你做一组数据的方差,它不是有个范围吗,这个公式你自已去查;然后再给你另一组数据的方差,让你比较这两组数据的方差是不是一个水平,那么你用第一组数据的方差范围,和第二组数据的方差比,如果在这个范围内,就是一个水平的.
@龙炭6666：t检验为什么不能做多个处理 -
湛金15586088230…… 因为t检验分布表中的自由度只有1-60是精确地,再往后的t值都只有自由度为120和正无穷的值可查.也就是说,越大的样本,自由度越大,t值的检验越不精确.所以t检验不适合太大样本.
@龙炭6666：单样本t检验中的各数据值解释 -
湛金15586088230…… t的值 是表示一个参数值,t的大小是否有意义,主要要根据sig的大小来判断.df是自由度,在数据分析中没有实际意义,可以不去考虑. 假设检验的结论不能绝对化.当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟...
@龙炭6666：请问回归分析中的R方和T值是什么意思? -
湛金15586088230…… 在回归分析中,R方(R-squared,即R的平方)和T值(t score)是两个常用的统计指标,用于评估模型的拟合效果和变量显著性.R方是一种衡量模型拟合优度的统计量,它表示模型能解释的因变量变动的百分比.例如,R方=0.810表示模型能解释因变量变动的81%,剩余的19%则不能被模型解释.R方的值越大,说明模型拟合效果越好.T值是对每个自变量(在logistic回归中)的逐个检验,看其beta值(回归系数)是否有意义.它是用于检验自变量与因变量之间关系是否显著的工具.F值则是整个模型的总体检验,看拟合的方程是否有意义.一般来说,如果T值和F值的显著性都为0.05,那么这个模型的拟合就是比较良好的.
@龙炭6666：回归检验中的t值是什么? -
湛金15586088230…… 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差...
@龙炭6666：用minitab进行回归分析,T和P=*,代表啥意思!!!紧急,谢谢 -
湛金15586088230…… t 是t检验统计量 用样本值带入后的值,一般就叫t统计量的观察值,p值就是检验p值,通俗点说就是 统计量出现观察值的概率, 如果很小,那就有理由怀疑原假设,并作出拒绝,因为假设检验的原理就是小概率事件在一次实验中不可能发生! 显然p值越小,那拒绝的越干脆,原假设越不可信! 这要比规定显著性水平要更加具体!
@龙炭6666：t检验t值跟P值有关吗?是什么关系,t值得绝对值是不是越大,P值就越小? -
湛金15586088230…… t值代表的是t分布下横坐标的值,而p值则是相应的t值所覆盖的t分布面积. p值的大小要看你具体想求什么,这个道理和Z分数类似,如果求p(0<Z<1.96),那P=0.475,而且Z值越大,P值越大;如果是求p(Z>1.96),那P=0.025,Z越大,P越小,一般假设检验要的是后者.所以确实是t的绝对值越大,p值就越小
湛金15586088230…… 不一定,这个要看T检验条件是否合理,这是大数定理中的吧
@龙炭6666：spss曲线估计t越大越好还是越小越好 -
湛金15586088230…… 没有什么好坏之分,只有是否显著之分 我替别人做这类的数据分析蛮多的
@龙炭6666：t检验求解,Excel做统计! -
湛金15586088230…… 是有这种情况存在的,你要保证数据的个数一样,消除任何空格或者0的单元格,用替换方式就可以达到.再者,看T和P的时候,只要看通过不通过即可,也即T值越大越好,P值越小越好,一般P小于.01是最好的.那么就可以做出判断,你就不用看比较的值了.方差齐次,就是看两组数据的方差到底在不在一下水平上,你觉得需要原始数据吗?这个还存在一种情况就是,你做一组数据的方差,它不是有个范围吗,这个公式你自已去查;然后再给你另一组数据的方差,让你比较这两组数据的方差是不是一个水平,那么你用第一组数据的方差范围,和第二组数据的方差比,如果在这个范围内,就是一个水平的.
@龙炭6666：t检验为什么不能做多个处理 -
湛金15586088230…… 因为t检验分布表中的自由度只有1-60是精确地,再往后的t值都只有自由度为120和正无穷的值可查.也就是说,越大的样本,自由度越大,t值的检验越不精确.所以t检验不适合太大样本.
@龙炭6666：单样本t检验中的各数据值解释 -
湛金15586088230…… t的值 是表示一个参数值,t的大小是否有意义,主要要根据sig的大小来判断.df是自由度,在数据分析中没有实际意义,可以不去考虑. 假设检验的结论不能绝对化.当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟...
@龙炭6666：请问回归分析中的R方和T值是什么意思? -
湛金15586088230…… 在回归分析中,R方(R-squared,即R的平方)和T值(t score)是两个常用的统计指标,用于评估模型的拟合效果和变量显著性.R方是一种衡量模型拟合优度的统计量,它表示模型能解释的因变量变动的百分比.例如,R方=0.810表示模型能解释因变量变动的81%,剩余的19%则不能被模型解释.R方的值越大,说明模型拟合效果越好.T值是对每个自变量(在logistic回归中)的逐个检验,看其beta值(回归系数)是否有意义.它是用于检验自变量与因变量之间关系是否显著的工具.F值则是整个模型的总体检验,看拟合的方程是否有意义.一般来说,如果T值和F值的显著性都为0.05,那么这个模型的拟合就是比较良好的.
@龙炭6666：回归检验中的t值是什么? -
湛金15586088230…… 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差...
@龙炭6666：用minitab进行回归分析,T和P=*,代表啥意思!!!紧急,谢谢 -
湛金15586088230…… t 是t检验统计量 用样本值带入后的值,一般就叫t统计量的观察值,p值就是检验p值,通俗点说就是 统计量出现观察值的概率, 如果很小,那就有理由怀疑原假设,并作出拒绝,因为假设检验的原理就是小概率事件在一次实验中不可能发生! 显然p值越小,那拒绝的越干脆,原假设越不可信! 这要比规定显著性水平要更加具体!
@龙炭6666：t检验t值跟P值有关吗?是什么关系,t值得绝对值是不是越大,P值就越小? -
湛金15586088230…… t值代表的是t分布下横坐标的值,而p值则是相应的t值所覆盖的t分布面积. p值的大小要看你具体想求什么,这个道理和Z分数类似,如果求p(0<Z<1.96),那P=0.475,而且Z值越大,P值越大;如果是求p(Z>1.96),那P=0.025,Z越大,P越小,一般假设检验要的是后者.所以确实是t的绝对值越大,p值就越小
