t的显著性检验公式，如何用excel计算显著性差异

F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，这当中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，大多数情况下大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。

公式“=ttest（第一组全部数据，第二组全部数据，2,2）”

二项分布公式是P（X=k)=C(n,k)（p^k）*(1-p)^(n-k)

这当中n是试验次数，X表示随机试验的结果。k是指定事件出现的次数，p是指定事件在一次试验中出现的可能性。

二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在每一次试验中唯有两种可能的结果，而且，两种结果出现与否相互对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件出现与否的可能性在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

扩展资料

二项分布在心理与教育研究中，主要用于处理含有机会和可能性质的问题。这里说的机会和可能问题，即指在实验或调查中，实验结果可能是由猜测而导致的。例如，选择试题的回答，划对划错，可能完全由猜测导致。凡这种类型问题，欲区分由猜测而导致的结果与真实的结果当中的界限，就要应用二项分布来处理。下面给出一个例子:

已知有正误题10题，问题回答题者答对几题才可以觉得他是真会，或者说答对几题，才可以觉得不是出于猜测原因?

分析：此题p=q=1/2，即猜对猜错的可能性各为0.5。，所以，二项分布接近正态分布：

按照正态分布可能性，当Z=1.645时，该点以下包含了我们全体的95%。假设用原成绩表示，则为

它的意义是，完全凭猜测，10题中猜对8题以下的概率为95%，猜对8、9、10题的可能性只5%。因为这个原因可以推论说，答对8题以上者不是凭猜测，而是会答。但应该明确：作此结论，也也还是有犯错误的可能，即那些完全靠猜测的人也有5%的概率答对8、9、10道题。

多元线性回归的显著性检验包含全部自变量与因变量。

回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价全部自变量与因变量的线性关系是不是密切。能常采取F检验，F统计量的计算公式为：

按照给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到对应的临界值Fa，若FFa，则回归方程具有显著意义，回归效果都非常不错

回归分析显著性的计算等于实质上回归数除以本应回归数

假设是整体数据，直接相减就是差异值。假设是随机样本数据，希望比例是1:1，进行卡方检验。☆ 比如70个是，30个否，希望就是50个是，50个否。☆ 卡方统计量=(70-50)^2/50+(30-50)^2/50☆ 自由度=2-1=1☆ 查表就清楚统计显著性。☆

P值的计算：

大多数情况下地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，按照检验统计量X的详细分布，可得出P值。详细地说：

左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的可能性，即：P = P{ X C}

右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的可能性：P = P{ X C}

双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的可能性的2 倍：P = 2P{ X C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是有关纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| C} 。

扩展资料：

假设检验的意义：

假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是按照原资料作出一个整体指标是不是等于某一个数值，某一随机变量是不是服从某种可能性分布的假设。

然后利用样本资料采取一定的统计方式计算出相关检验的统计量，依据一定的可能性原则，以较小的风险来判断估计数值与整体数值(或者估计分布与实质上分布)是不是存在显著差异是否需要接受原假设选择的一种检验方式。

用样本指标估计整体指标，其结论有的完全可靠，有的唯有不一样程度的可靠性，需进一步加以检验和证实。

通过检验，对样本指标与假设的整体指标当中是不是存在差别作出判断是否接受原假设。这里一定要明确，进行检验的目标不是怀疑样本指标本身是不是计算正确，而是为了分析样本指标和整体指标当中是不是存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。