解释：负 t 统计量仅表示它位于均值的左侧。与标准正态一样，t 分布的平均值为 0 。均值左侧的所有值均为负值，均值右侧的值为正值。
T值越高越好吗？
因此，t 统计量测量系数远离零的标准误。通常，任何大于 +2 或小于 – 2 的 t 值都是可以接受的。 t 值越高，我们对系数作为预测变量的置信度就越大。
T值告诉你什么？
t 值衡量相对于样本数据变化的差异大小。换句话说，T 只是以标准误差为单位表示的计算差异。 T 的大小越大，反对零假设的证据就越多。
您如何解释 t 检验结果？
报告 t 检验结果的基本格式在每种情况下都是相同的（红色表示您用研究中的适当值替换）：t（自由度）= t 统计量，p = p 值。您在报告结果时提供的上下文会告诉读者使用了哪种类型的 t 检验。
正 T 值是什么意思？
当您在任一方向上离零越来越远时，T 值变得不太可能。换句话说，当原假设为真时，您不太可能获得与原假设有很大不同的样本。我们的 t 值为 2 表明我们的样本数据与原假设之间存在正差异。
您如何解释双尾 t 检验？
如果均值显着大于 x 和均值显着小于 x，则双尾检验将测试两者。如果检验统计量位于其概率分布的前 2.5% 或后 2.5%，则认为均值与 x 显着不同，从而导致 p 值小于 0.05。
t检验中的显着性水平是多少？
显着性水平，也表示为 alpha 或 α，是当原假设为真时拒绝原假设的概率。例如，显着性水平 0.05 表示在没有实际差异时得出结论存在差异的风险为 5%。
t统计量是什么意思？
在统计学中，t 统计量是参数的估计值与其假设值的偏离与其标准误差的比率。它通过学生 t 检验用于假设检验。 t 统计量用于 t 检验以确定是支持还是拒绝原假设。
你如何使用 t 统计量？
它与 Z-score 非常相似，您可以以相同的方式使用它：找到一个截止点，找到您的 t 分数，然后比较两者。当您的样本量较小或不知道总体标准差时，您可以使用 t 统计量。 T 统计量本身并不能真正告诉你太多。
t 统计量在回归中告诉你什么？
t 统计量是系数除以其标准误差。它可以被认为是测量回归系数的精度。如果一个系数与其标准误差相比很大，那么它可能不同于 0。
什么是高r平方？
r平方最常见的解释是回归模型与观察数据的拟合程度。例如，60% 的 r 平方表明 60% 的数据符合回归模型。通常，较高的 r 平方表示模型的拟合度更好。
负 R 平方是什么意思？
负 R 平方值意味着您的预测往往不如数据集的平均值随着时间的推移而准确。