ttest怎么看显著性

1 ttest可以通过p值来判断显著性。
2 当p值小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，可以认为样本差异具有显著性。
因为p值越小，即越接近0，表明观察到的差异越明显，差异不可能发生在纯随机下，因此可以排除随机误差导致的结果。
3 另外，ttest也可以计算出置信区间，置信区间一般体现了估计值及其不确定性的范围，如果置信区间不包含0，则可以认为样本差异具有显著性。

通过查看t值和p值可以判断ttest结果的显著性。
ttest是一种用于判断两组样本均值是否有显著差异的统计方法，其中t值表示两组样本均值的差异程度，p值表示这种差异是否达到显著水平。
当t值越大，p值越小，就说明两组样本的差异越显著。
除了通过t值和p值来查看ttest结果的显著性之外，还可以采用置信区间的方法来判断。
置信区间可以帮助我们确定样本均值的真实值可能落在哪个区间内，进而帮助我们判断ttest结果是否显著。
但需要注意的是，不同领域、不同问题，置信区间的计算方式可能会有所不同。

1 使用t检验结果中的p值来判断显著性。
2 t检验是一种常用的统计方法，它可以比较两个样本之间的差异是否显著。
在使用t检验的过程中，得到的结果中有一个p值，如果p值小于显著性水平（通常是0.05），则可以认为两个样本之间的差异是显著的。
因此，可以通过t检验结果中的p值来判断显著性。
3 需要注意的是，t检验要求两个样本独立、服从正态分布且方差相等，如果这些假设不符合实际情况，可能需要使用其他的统计方法。
同时，在进行假设检验时也应该考虑实际应用场景和数据含义，避免错误的结论。

你好，在进行t检验时，可以通过计算p值来判断两组数据是否具有显著差异。p值越小，表示两组数据差异越显著。通常来说，当p值小于0.05时，认为差异具有显著性。此外，还可以通过比较t值与自由度来查找t分布表，确定是否存在显著差异。如果t值大于t分布表中的临界值，也可以认为两组数据的差异具有显著性。

通过查看输出结果中的p-value确定显著性。
ttest是用于进行两组样本均值差异显著性检验的方法，如果p-value小于设定的显著性水平，通常是0.05，那么就可以认为两组样本有显著性差异。
如果p-value大于设定的显著性水平，那么则无法拒绝两组样本均值相同的假设。
通常我们会将结果与置信区间一起考虑，以便更全面地评估结果的可靠性。

关于这个问题，进行t检验后，可以查看得到的p值（p-value），如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为差异显著。

例如，如果p值为0.03，意味着有3%的概率出现这样的差异，因此可以认为差异显著。如果p值大于显著性水平，则认为差异不显著。

1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；2.符合正态分布的话,继续进行独立样本T检验；3.独立样本体检验的结果显示中,SIG小于0.05的话说明两组数据方差非齐性,这时要看t-test的第二行的sig值,如果小于0.05,说明两组数据的平均数存在显著差异,去上面的描述统计表中找到平均数情况,平均数大的那组数据对性能影响更大.4.独立样本T检验只能说明你那两组数据的平均数是否具有显著性差异,不能说明某一因素对性能有影响；想要探究影响,先做相关分析,再做回归分析,这样就知道有没有影响了.5.如果不确定您的数据是否是影响性能的因素,您还需要重新编制问卷,进行因子分析,最终得到一个完美的答案.