单样本t检验中的各数据值解释

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，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

正确理解P值与差别有无统计学意义。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。

扩展资料：

原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：

①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；

②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

参考资料来源：百度百科-t检验

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。

所以主要看sig 的值，这个值一般是与0.05进行比较，如果sig＞0.05，说明你的单样本t检验差异不显著。如果sig＜0.05，则说明你的单样本t检验 差异显著。