t检验的自由度是多少 T检验与P值

Part OneT检验是什么？P值是什么？

进行T检验的目的是经计算得到一个t值后，经查表得到P值，那么P值是什么呢？

经T检验得到的P值一般是用来判断两个样本之间的差值是否有统计学意义的。

比如今天看到的文章，作者想探究谷氨酰胺以及药物V-9302与LAT1、ASCT2转运蛋白结合的契合程度。

越靠近纵轴代表契合程度越好，我们可以看出谷氨酰胺与两种转运蛋白的契合程度均较好，但二者之间又存在差异，那么这种差异是偶然存在的还是具有统计学意义的呢？为了回答这一问题，作者进行了T检验，计算P值。

结果显示P值＜0.0001，这说明二者的差异是显著的，是具有统计学意义的，虽然二者与谷氨酰胺的契合均较好，但ASCT2还是优于LAT1的。

同样的，我们能看到药物V-9302与两种转运蛋白的契合程度差异较大，其中，与LAT1结合的契合程度较差，与ASCT2结合的契合程度较好。那么这种差异是不是具有统计学意义的呢？于是作者进行了T检验，计算P值。

结果P值＜0.0001，这说明二者之间的差异是具有统计学意义的，并不是偶然的结果。

在这里，作者又想探究药物对肿瘤、肌肉、肝脏的影响，那么就要看加药前后谷氨酰胺摄取程度的变化。

从图中可以看出，肿瘤中加药后谷氨酰胺摄取程度明显减少，而肌肉和肝脏中变化较小。

那么这种肿瘤加药前后谷氨酰胺摄取的差值存在统计学意义吗？会不会是偶然的结果？作者计算P值，结果P值

而在肌肉和肝脏中，作者计算P值≤0.05，这说明用药与否二者谷氨酰胺摄取之间的差值不但很小t检验的自由度是多少，而且没有统计学意义，也就是说，在肝脏和肌肉中，用不用药与谷氨酰胺的摄取没有关系。

Part Two为什么要计算P值呢？

我们不是第一个提出这个问题的人，曾经有科学家怀疑P值存在的意义，于是科学家请示取消P值的计算。在小范围内尝试1年后，发现这些测试者在这一年发表的文章有36%以上都不能被重复，这说明他们的实验结论极有可能是偶然得到的结果。

P值便在一定程度解决了这一问题，它可以分辨实验数据可不可靠，是不是偶然的结果，可以分辨两个因素之间到底有没有关联。

Part Three 怎样进行P值的计算呢？

针对以上两个图像，今天主要分享双总体t检验。

双总体T检验分为独立样本T检验与配对样本T检验。

（图片源于百度百科）

套公式就可以了哈哈哈，计算得到t值后，我们查表。

比如我们有10个样本，计算得t值为3.14，那么自由度f=10-1=9，我们在9这一行找到第一个大于3.14的数值，是3.25，向上找P值，对应的双侧P值便是0.01，所以，我们有99%的把握说我们的数据是具有统计学意义的。

当然啦，现在都21世纪了，这是软件的天下，我们可以通过SPSS进行统计数据运算！！使用方法就不介绍了（因为没用过,hhh）