1、两样本均数比较配t检验t值p值大小意义的t检验差别有统计学意义时p越小说明越有理由认为两总体均数不同。差异的显著性越高。在进行两样本均数比较的t检验时配t检验t值p值大小意义，利用假设检验的原理进行统计推断配t检验t值p值大小意义，计算得到的p值表示配t检验t值p值大小意义了样本差异出现的概率。
2、P值是反映实际观测到的数据与原假设H0之间不一致程度的一个概率值。P值越小，说明实际观测到的数据与H0之间不一致的程度就越大，检验的结果也就越显著。
3、此外，p值的大小反映了观察到的数据与零假设之间差异的显著性。一般来说，p值越小，说明观察到的数据与零假设之间的差异越大，因此零假设被拒绝的可能性也越大。因此，t值越大，p值越小的关系在统计检验中是非常重要的，它帮助配t检验t值p值大小意义我们判断数据的显著性。
4、答案：查看t检验显著性结果时，主要关注P值。P值越小，表示两组之间的差异越显著。通常，P值小于0.05时，认为结果具有显著性。详细解释： 关注P值：在t检验的结果中，P值是一个非常重要的指标。
5、【答案】：D 本题主要考察统计学的意义。任何的假设检验都是推断总体，目的就是要看总体的情况，无效假设H和备择假设H也是建立在总体之上的。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率p越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
t值表示统计量的均值与假设值的差异大小与标准误差的比值，其绝对值越大，表示越显著。通常，t值超过某一临界值，则拒绝原假设。 p值是进行假设检验的重要参数，反映某一观测结果出现的概率，值越小，越拒绝原假设，变量的显著性越高。 通过对比变量的t值和p值，可以判断变量的显著性。
T值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度，P越大，就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。
t检验的p值就是指在零假设为真的前提下，观察到当前数据集中的极端结果或更极端结果的概率。通常，如果p值小于所设定的显著性水平（如0.05），则拒绝零假设，认为回归系数是显著的。
T检验是比较两个群体总体平均值的差异，p值越大说明这两个群体总体均值相同的概率越大，即两个群体是来自相同的总体；反正，越小则说明他们来自不同的群体。
1、计算得到配t检验t值p值大小意义的p值表示配t检验t值p值大小意义了样本差异出现的概率。当p值较小（如p0.05）时，说明观察到的样本差异很小概率发生的可能性非常低，因此有统计学意义。换句话说，p值越小，说明观察到的差异越显著，即两个样本之间的真实差异越大。
2、在医学统计学中，p值是一个关键概念，用来衡量某一统计结果的可信度。p值，全称显著性值或Sig值，它反映了研究结果偏离假设的概率。简单来说，p值越小，结果偏离假设的可能性就越小，研究结果的可信度就越高。
3、t检验的p值是什么？t值是统计量，一般得到t值后，我们然后可以得到p值。p值：假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。“假设”这个词带了不确定性，常说假设一个事情发生了就怎么样，就是这个事情可能发生，也可能不发生，所以我们从概率这里说起。
4、计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
5、t检验是统计学的一种假设检验方法，它可以通过计算样本均值、标准差、样本量等参数，来检验一个样本数据的平均数是否与总体数据的平均数有显著差异。p值是t检验中的一个重要输出，表示我们在原假设成立的情况下，获得样本数据中出现现在统计差异或更大差异的概率。
6、T值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度，P越大，就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。
简而言之，t值的绝对值越大，通常意味着p值会更小，这在大多数情况下是成立的，但在特定条件下，这种关系可能不完全适用。此外，p值的大小反映了观察到的数据与零假设之间差异的显著性。一般来说，p值越小，说明观察到的数据与零假设之间的差异越大，因此零假设被拒绝的可能性也越大。
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（0Z96），那P=0.475，而且Z值越大，P值越大；如果是求p（Z96），那P=0.025，Z越大，P越小，一般假设检验要的是后者。
明确答案： t值表示统计量的均值与假设值的差异大小与标准误差的比值，其绝对值越大，表示越显著。通常，t值超过某一临界值，则拒绝原假设。 p值是进行假设检验的重要参数，反映某一观测结果出现的概率，值越小，越拒绝原假设，变量的显著性越高。
在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率p越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
在统计学中，t值和p值是两种关键的指标，它们在假设检验中扮演着重要角色。首先，t值，源自t检验，特别是Students t检验，这种检验主要在样本容量相对较小（n小于30）且总体标准差未知，且数据服从正态分布的情况下使用。
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