统计学中F值的意义

F值是统计检定值，F检验又叫方差齐性检验。通常用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
结果的统计学意义是结果真实程度的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
T检验和F检验的关系t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等。t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。
t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levenes Test for Equality of Variances 。

扩展资料
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
统计学家王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。
参考资料来源：百度百科-统计学

统计学中 双尾和单尾检验有什么区别？要求举例说明

一、检验目的不同
1、双尾检验：检验目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），把风险分摊到左右两侧。比如显著性水平为5%，则概率曲线的左右两侧各占2.5%，也就是95%的置信区间。
2、单尾检验：检验目的只是注重验证是否偏高，或者偏低，也就是说只注重验证单一方向，就用单侧检验。比如显著性水平为5%，概率曲线只需要关注某一侧占5%即可，即90%的置信区间。
二、用法不同
1、研究目的是想判断两个数据的均值是否不同， 需要用双尾检验。
2、研究目的是仅仅想知道一个数据的均值是不是高于（或低于）另一个数据， 则可以采用单尾检验。

扩展资料：
实际操作中要根据研究的目的和假设来选择单尾检验还是双尾检验，如果假设中有一参数和另一参数方向性的比较，比如"大于"、"好于"、"差于"等，一般选择单尾检验。如果只是检验两参数之间是否有差异，就选择双尾检验。
1、如果问题是：中学生中，男女生的身高是否存在性别差异， 因为实际的差异可能是男生平均身高比女生高，也可能是男生平均比女生矮。这两种情况都属于存在性别差异。需要用双尾检验。
2、如果问题为：中学生中，男生的身高是否比女生高，这个时候需要采用单尾检验。
参考资料：
搜狗百科——单侧检验（单尾检验）
搜狗百科——双侧检验（双尾检验）

STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。
F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。

扩展资料：
Stata具有如下统计分析能力：
1、相关与回归分析：
简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
2、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。

怎么查t分布表？

查看t分布表，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧第一列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。
需要先找到第一列的自由度，如查找自由度为6，查看自由度为6对应的行，对应找t分布表的第一行双侧95％（单侧97.5％）概率处与自由度为6的那一行对应的介值为2.447，即自由度为6的95%的双侧T值为2.447，自由度为6的97.5％的单侧T值为2.447。

扩展资料：
通常查看t分布表，首先需要在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧第一列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。

如自由度为9,可查看自由度为9对应的行，对应找t分布表的第一行双侧95％概率处与自由度为9的那一行对应的介值为2.262，比较计算得到的t与2.262的大小，如果t值大于2.262,双侧t检验p值小于0.05,为小概率事件，有统计学意义，通常说明某个变量（或特征）值和应变量有显著差异；如果t值小于2.262,p值大于0.05，通常说明某个变量(或特征)值和应变量无显著性差异。