T值p值是什麼意思

在統計學中，t值（t-value）和p值（p-value）是兩個重要的概念，它們通常在假設檢驗中使用。

t值（t-value）： t值是在進行t檢驗（例如，Student's t-test）時得到的統計量，用於比較樣本均值與總體均值之間的差異。t值表示的是樣本均值與總體均值之間差異的統計顯著性。t值是通過將樣本均值與總體均值之間的差異除以標準誤差來計算的。t值的計算公式如下：

t = (樣本均值 - 總體均值) / (標準差 / 樣本大小開方)

p值（p-value）： p值是在進行假設檢驗時，用來表示假設成立的可能性。在零假設（H0）為真的前提下，p值是指在檢驗統計量上觀察到的值或更極端的值出現的機率。簡單來說，p值是數據中觀察到的結果或更極端的結果發生的機率。如果p值很小，則表明觀察到的結果不太可能是由抽樣誤差或偶然因素造成的，這時就有理由拒絕零假設。

在統計推斷中，通常會設定一個顯著性水平（alpha，α），例如0.05。如果p值小於或等於這個顯著性水平，則認為結果具有統計顯著性，可以拒絕零假設。如果p值大於這個顯著性水平，則不能拒絕零假設。

總結來說，t值是用來衡量樣本均值與總體均值之間差異的統計量，而p值是用來衡量假設成立可能性的機率。