T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值),想了解顯著性差.

1、1,T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來般而言，為了確定從樣本（sample充計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率，我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。通過把所得到的統(tǒng)計(jì)檢定值,與統(tǒng)計(jì)學(xué)家建立了些隨機(jī)變量的概率分布（probabilitydistrib®行O比較,我們可以知道在多少的機(jī)會(huì)下會(huì)得到目前的結(jié)果。倘若經(jīng)比較后發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)這結(jié)果的機(jī)率很少,亦即是說,是在機(jī)會(huì)很少、很罕有的情況下才出現(xiàn);那我們便可以有信心的說,這不是巧合,是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義的用統(tǒng)計(jì)學(xué)的話講，就是能夠拒絕虛無假設(shè)nullhypothesis。相反，若比較后發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)的機(jī)率很高,并不罕見;那我們便不能很有信心的直指這不

2、是巧合,也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。F值和値就是這些統(tǒng)計(jì)檢定值，與它們相對(duì)應(yīng)的概率分布，就是F分布和t分布。統(tǒng)計(jì)顯著性（sig就是出現(xiàn)目前樣本這結(jié)果的機(jī)率。2,統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或si值結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是結(jié)果真實(shí)程度（能夠代表總體的種估計(jì)方法。專業(yè)上，p值為結(jié)果可信程度的一個(gè)遞減指標(biāo)，P直越大，我們?cè)讲荒苷J(rèn)為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標(biāo)。P值是將觀察結(jié)果認(rèn)為有效即具有總體代表性的犯錯(cuò)概率。如P=0.05提示樣本中變量關(guān)聯(lián)有5%的可能是由于偶然性造成的。即假設(shè)總體中任意變量間均無關(guān)聯(lián)，我們重復(fù)類似實(shí)驗(yàn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)約20個(gè)實(shí)驗(yàn)中有個(gè)實(shí)驗(yàn)，我們所研究的變量關(guān)聯(lián)將等于或強(qiáng)于我們的實(shí)

3、驗(yàn)結(jié)果。（這并不是說如果變量間存在關(guān)聯(lián)，我們可得到5%或95%次數(shù)的相同結(jié)果，當(dāng)總體中的變量存在關(guān)聯(lián)，重復(fù)研究和發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)的可能性與設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)效力有關(guān)。在許多研究領(lǐng)域，0.0的5P值通常被認(rèn)為是可接受錯(cuò)誤的邊界水平。3，T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)至於具體要檢定的內(nèi)容，須看你是在做哪個(gè)統(tǒng)計(jì)程序。舉一個(gè)例子，比如，你要檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本均數(shù)差異是否能推論至總體,而行的臉驗(yàn)。兩樣本（如某班男生和女生某變量（如身高的均數(shù)并不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢?會(huì)不會(huì)總體中男女生根本沒有差別，只不過是你那麼巧抽到這2樣本的數(shù)值不同?為此，我們進(jìn)行臉定，算出一個(gè)臉定值。與統(tǒng)計(jì)學(xué)家建立的以總體中

4、沒差別作基礎(chǔ)的隨機(jī)變量t分布進(jìn)行比較，看看在多少的機(jī)會(huì)亦即顯著性Si值下會(huì)得到目前的結(jié)果。若顯著性Si值很少，比如0.05少於5%機(jī)率亦即是說，如果總體真的沒有差別，那麼就只有在機(jī)會(huì)很少（5%、很罕有的情況下，才會(huì)出現(xiàn)目前這樣本的情況。雖然還是有5%機(jī)會(huì)出錯(cuò)（1-0.05=5%但，我們還是可以比較有信心的說:目前樣本中這情況（男女生出現(xiàn)差異的情況不是巧合，是具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，總體中男女生不存差異的虛無假設(shè)應(yīng)予拒絕，簡(jiǎn)言之，總體應(yīng)該存在著差異。每一種統(tǒng)計(jì)方法的檢定的內(nèi)容都不相同,同樣是t檢定，可能是上述的檢定總體中是否存在差異，也同能是檢定總體中的單一值是否等於0或者等於某一個(gè)數(shù)值。至於F檢定，方

5、差分析或譯變異數(shù)分析，AnalysisofVari它的原理大致也是上面說的，但它是透過檢視變量的方差而進(jìn)行的。它主要用于:均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)、分離各有關(guān)因素并估計(jì)其對(duì)總變異的作用、分析因素間的交互作用、方差齊性（EqualityofVaria檢驗(yàn)等情況。3,T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的關(guān)系t檢驗(yàn)過程，是對(duì)兩樣本均數(shù)（mean差別的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。惟臉驗(yàn)須知道兩個(gè)總體的方差（Variance是否相等；檢驗(yàn)值的計(jì)算會(huì)因方差是否相等而有所不同。也就是說，檢驗(yàn)須視乎方差齊性（EqualityofVaria結(jié)果。所以，SPSS在進(jìn)行t-testforEqualityof的同nS,也要彳故Levene'sT

6、estforEqualityofVariances。1.在Levene'sTestforEqualityofVari欄中esF值為2.36,Si為.128表示方差齊性檢驗(yàn)沒有顯著差異，即兩方差齊（EqualVarianc故下面t檢驗(yàn)的結(jié)果表中要看第一排的數(shù)據(jù)，亦即方差齊的情況下的臉驗(yàn)的結(jié)果。2.在t-testforEqualityof中e第一排（Variances二Equ的情況：t=8.892,df=84,2-TailSig=.000，MeanDifference=22.99既然Sig=.00亦即，兩樣本均數(shù)差別有顯著性意義！3.到底看哪個(gè)Levene'sTestforEqua

7、lityofVa一欄中essig還是看t-testforEqualityofMean中那個(gè)Sig.（2-ta啊e（?答案是：兩個(gè)都要看。先看Levene'sTestforEqualityofVa如果方羞齊性檢驗(yàn)沒有顯著差異，即兩方差齊（EqualVarianc故接著的t僉驗(yàn)的結(jié)果表中要看第一排的數(shù)據(jù)，亦即方差齊的情況下的臉驗(yàn)的結(jié)果。反之，如果方差齊性檢驗(yàn)有顯著差異，即兩方差不齊（UnequalVariances攵，接著的臉驗(yàn)的結(jié)果表中要看第二排的數(shù)據(jù)，亦即方差不齊的情況下的臉驗(yàn)的結(jié)果。4.你做的是T檢驗(yàn)，為什么會(huì)有F值呢？就是因?yàn)橐u(píng)估兩個(gè)總體的方差（Variance是否相等，要做Le

8、vene'sTestforEqualityofVarian要檢驗(yàn)方差，故所以就有F值。另一種解釋:t檢驗(yàn)有單樣本臉驗(yàn)，配對(duì)臉驗(yàn)和兩樣本臉驗(yàn)。單樣本臉驗(yàn):是用樣本均數(shù)代表的未知總體均數(shù)和已知總體均數(shù)進(jìn)行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。配對(duì)臉驗(yàn):是采用配對(duì)設(shè)計(jì)方法觀察以下幾種情形，兩個(gè)同質(zhì)受試對(duì)象分別接受兩種不同的處理;2，同一受試對(duì)象接受兩種不同的處理;3同，一受試對(duì)象處理前后。F檢驗(yàn)又叫方差齊性檢驗(yàn)。在兩樣本臉驗(yàn)中要用到F檢驗(yàn)。從兩研究總體中隨機(jī)抽取樣本，要對(duì)這兩個(gè)樣本進(jìn)行比較的時(shí)候，首先要判斷兩總體方差是否相同,即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用臉驗(yàn),若不等，可采用t檢驗(yàn)或變

9、量變換或秩和檢驗(yàn)等方法。其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗(yàn)。若是單組設(shè)計(jì)，必須給出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值或總體均值，同時(shí)，提供一組定量的觀測(cè)結(jié)果，應(yīng)用臉驗(yàn)的前提條件就是該組資料必須服從正態(tài)分布;若是配對(duì)設(shè)計(jì)，每對(duì)數(shù)據(jù)的差值必須服從正態(tài)分布;若是成組設(shè)計(jì)，個(gè)體之間相互獨(dú)立，兩組資料均取自正態(tài)分布的總體，并滿足方差齊性。之所以需要這些前提條件，是因?yàn)楸仨氃谶@樣的前提下所計(jì)算出的t充計(jì)量才服從t分布，而臉驗(yàn)正是以t分布作為其理論依據(jù)的檢驗(yàn)方法。簡(jiǎn)單來說就是實(shí)用T檢驗(yàn)是有條件的，其中之一就是要符合方差齊次性，這點(diǎn)需要F檢驗(yàn)來驗(yàn)證。如何判定結(jié)果具有真實(shí)的顯著性在最后結(jié)論中判斷什么樣的顯著性水平具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意

10、義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認(rèn)為結(jié)果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實(shí)踐中，最后的決定通常依賴于數(shù)據(jù)集比較和分析過程中結(jié)果是先驗(yàn)性還是僅僅為均數(shù)之間的兩兩比較，依賴于總體數(shù)據(jù)集里結(jié)論一致的支持性證據(jù)的數(shù)量，依賴于以往該研究領(lǐng)域的慣例。通常，許多的科學(xué)領(lǐng)域中產(chǎn)生P值的結(jié)果0.0被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當(dāng)高的犯錯(cuò)可能性。結(jié)果0.05p0.（被認(rèn)為是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而0.01p0.（被認(rèn)為具有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎(chǔ)上非正規(guī)的判斷常規(guī)。所有的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)都是正態(tài)分布的嗎并不完全如此，但大多數(shù)檢驗(yàn)都直接或間接與之有關(guān)，可以從正態(tài)分布中推導(dǎo)出來，如臉驗(yàn)、f險(xiǎn)驗(yàn)或卡方檢驗(yàn)。這些檢驗(yàn)一般都要求:所分析變量在總體中呈正態(tài)分布，即滿足所謂的正態(tài)假設(shè)。許多觀察變量的確是呈正態(tài)分布的，這也是正態(tài)分布是現(xiàn)實(shí)世界的基本特征的原因。當(dāng)人們用在正態(tài)分布基礎(chǔ)上建立的檢驗(yàn)分析非正態(tài)分布變量的數(shù)據(jù)時(shí)問題就產(chǎn)生了，參（閱非參數(shù)和方差分析的正態(tài)性檢驗(yàn)。這種條件下有兩種方法:一是用替代的非參數(shù)檢驗(yàn)（即無分布性檢