请解释显著性检验中t,p分别是什么含义

显著性检验是一种统计推断方法，用于判断样本数据是否能够代表总体。t值和p值是显著性检验中常用的两个统计量。

t值是样本均值与总体均值的差异，除以标准误得到的值。t值越大，说明样本均值与总体均值之间的差异越显著。常用的t检验有单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。

p值是统计检验中的概率值，表示在零假设条件下，得到样本数据或更极端数据的概率。p值越小，说明得到这样的样本数据的概率越小，即样本数据与零假设不符的可能性越大。通常，p值小于0.05被认为是显著的差异，拒绝零假设。常用的检验方法有单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析（ANOVA）等。

总之，t值和p值是显著性检验中的两个关键统计量，用于判断样本数据是否能够代表总体以及样本数据与总体是否存在显著性差异。

相关问题

显著性=0是什么意思

引用\[1\]:解释：h = 0可以认为数据服从正态分布，h=1则认为不服从正态分布 p >0.05可以认为接受原假设h = 0，则数据服从正态分布。\[1\]在统计学中，显著性水平通常用来判断一个结果是否具有统计学意义。显著性水平为0.05意味着我们接受的结果有95%的置信度是正确的。如果p值小于显著性水平，我们可以拒绝原假设，认为结果具有统计学意义。而如果p值大于显著性水平，我们则接受原假设，认为结果没有统计学意义。引用\[3\]中也提到了类似的解释，p值小于0.05时，我们拒绝原假设，认为数据之间存在显著性差异。而p值大于0.05时，我们接受原假设，认为数据之间不存在显著性差异。所以，显著性=0意味着数据之间不存在显著性差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [统计假设检验之显著性检验（significance test）](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/95889891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [1.什么是显著性检验？ 2.为什么要做显著性检验？ 3.怎么做显著性检验？](https://blog.csdn.net/taoy86/article/details/108786258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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显著性差异检验matlab

在Matlab中进行显著性差异检验，你可以使用统计工具箱中的函数来完成。下面是一些常见的显著性差异检验函数和它们的用法：

1. t检验：使用ttest函数进行独立样本的t检验或配对样本的配对t检验。

- 独立样本t检验：[h, p] = ttest2(x1, x2)。其中x1和x2是两个独立样本的数据向量，h是拒绝或接受原假设的结果（显著性差异为1，不显著为0），p是p值。

- 配对样本t检验：[h, p] = ttest(x1, x2)。其中x1和x2是配对样本的数据向量，h和p的含义同上。

2. 方差分析(ANOVA)：使用anova1函数进行单因素方差分析或使用anova2函数进行双因素方差分析。

- 单因素方差分析：[p, tbl, stats] = anova1(data, groups)。其中data是一个包含所有样本数据的向量或矩阵，groups是一个指示每个样本所属组别的向量或矩阵，p是p值，tbl是ANOVA表格，stats包含其他统计信息。

- 双因素方差分析：[p, tbl, stats] = anova2(data, factor1, factor2)。其中data是一个包含所有样本数据的矩阵，factor1和factor2分别是两个指示每个样本所属组别的向量，p、tbl和stats的含义同上。

3. 非参数检验：使用ranksum函数进行两个样本的Wilcoxon秩和检验，使用kruskalwallis函数进行多个样本的Kruskal-Wallis检验。

- Wilcoxon秩和检验：[p, h] = ranksum(x1, x2)。其中x1和x2是两个样本的数据向量，p是p值，h是拒绝或接受原假设的结果。

- Kruskal-Wallis检验：[p, tbl, stats] = kruskalwallis(data, groups)。其中data是一个包含所有样本数据的向量或矩阵，groups是一个指示每个样本所属组别的向量或矩阵，p是p值，tbl是Kruskal-Wallis表格，stats包含其他统计信息。

以上是一些常见的显著性差异检验函数及其用法。你可以根据你的数据类型和研究设计选择适当的函数进行分析。记得先导入统计工具箱，使用help命令可以查看函数的详细用法和示例。