t检验怎么看显著性
， t检验的显著性可以通过检验结果p-value来判断
，若p-value < α
，则有显著性差异
。

1）t检验（t test）是一类检验工具
，用于检验两个样本间均值的差异是否显著
，旨在评估实验中处理的影响
。

2）显著性指的是处理和控制组之间的差异是否有意义
，是否有价值
。

t检验可以用来评估实验结果的显著性
。

3）t检验的结果可以根据显著性水平（alpha water）的阈值
，来判断实验结果是否显著
。

一般常用的显著性水平有0.05、0.01和0.001
，当P值（P value）小于等于这一阈值时
，实验结果就被认为是显著的
。

4）另外
，还可以根据t值（t value）来判断实验结果的显著性
。

当t值大于预定的值时
，即可认为实验结果显著
。

预定的t值可以在不同的显著性水平上获得
，例如0.05显著性水平上t值的预定值是1.96
，0.01显著性水平上t值的预定值是2.58等等
。

t值一般大于多少显著

1、T值指的是"T检验值"或是"T统计量"
，是统计检验中用来判断随机变量是否服从某指定概率分布
，具体来说
，它代表从某指定分布中得到这个样本的概率
。

一般来说
，如果T值大于2.0
，则具有显著性
，T值大于2.5更有显著性
，T值大于3.0时有非常显著性
。

2、为了确保统计检验的结果是有意义的
，T值的显著性水平往往必须大于0.05（或者说大于对应的p值）
，也就是说
，当T值大于2.0时
，就可以说统计检验结果有显著性
，大于2.5时更加显著
，大于3.0时有非常显著性
。

3、因此
，T值一般大于2.0时显著
，T值大于2.5时更有显著性
，T值大于3.0时有非常显著性
。

t检验t值为负数怎么办

1.当T值为负数的时候
，说明观察到的结果不支持假设
，即P值大于0.05
，这意味着研究者无法推断样本差异具有统计学意义
，也就是无法拒绝原假设
，结果不显著
，可以得出检验结果的共性没有区别
。

2.若T值为负数
，研究者可以选择放弃原假设
，根据实际研究领域的特点来进行差异的分析
，还可以重新考虑研究设计
，以获得更有效的结果
。

3.若研究组与对照组的样本量不均衡
，可尝试选择多重比较方案来验证结果的准确性
。

4.另外
，也可以采用其他的统计检验方法和数据挖掘算法
，如U检验、方差分析、卡方检验、Logistic回归等
，以反映研究结果更多的信息
。