菜鸟求教怎么看t值和p值，怎么知道各个变量的显著性和通过t检验

1、首先打开excel软件，输入需要比较的两组数据，选中任一空白单元格作为P值的计算单元格，点击上方函数fx。

2、在插入函数的界面中的“或选择类别”选项中选择“统计”。

3、在“选择函数”中找到“TTEST”选中，并点击确定。

4、在函数参数对话框中，点击第一组数据后面的标识符选择数据。选中第一组数据后选中参数函数按enter键。

5、重复上述 *** 作，选中第二组数值。尾数以及类型全部选择2，点击确定。

6、这样就把P值求出来了。若P＜001，则两组数据是极显著差异性；若001＜P＜005，则两组数据是显著差异性；若P＞005，则两组数据是非显著差异性。

reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=001以下是1%显著水平显著，005是5%，01是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
关键看三个地方：
1、判定系数R方，为09464，拟合优度很高。
2、回归系数，本例中，常数项为9347，系数为0637，
3、看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0000，小于005，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。
Stata：
的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

1．T值表示：逐个检验各自变量（回归）。

2．Sig值包含p值。无论数据（sig）的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”，都需要将P值与显著性水平（0．05或0．01）进行比较。如果P值是0。01

3．F值表示：方差检验量，即整个模型的总体检验。

4．P值表示：用于确定假设检验结果的参数。还可以利用分布的拒绝域，根据不同的分布对其进行比较

扩展资料：

1 T值主要用于样本容量较小(如n < 30)、未知总体标准差的正态分布。t检验是利用t分布理论推导出差异的概率，从而比较两种均值之间的差异是否具有显著性。它与f检验和卡方检验并列。

2．显著性差异是一个统计学术语。它是对数据差异的统计评估。通常情况下，只有当实验结果达到0．05或0．01水平时，才能认为数据之间的差异是显著的或极显著的。

3．P值是原假设为真时样本观测结果或更极端结果的概率。P值越小，结果越显著。然而，检验结果是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”取决于P值的大小和实际问题。

T是统计量的值，由于T分布的特性是：取值离远点越远，取到这个值的可能性越小。而在回归分析里，我们的检验的假设是“X的系数=0（当此时，X和Y无关）”，所以T值（的绝对值）越大越好，因为越大，就说明检验的假设越不可能发生，这样，X和Y的关系就越显著（系数越不可能为0)
T值对应的P值，一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说，你回归的检验里，T分布取值大于你求出的T统计值的可能性（加绝对值的），如果P值很大，说明这个T值很靠近原点，而P值很小，则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大，P越小），根据上面的分析，P越小越好。

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