检验统计量的临界值怎么算
统计学假设检验里面如何确定t的临界值？
统计学假设检验里面如何确定t的临界值？
假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0;选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知;由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u-检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F-检验法，秩和检验等。
1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0;备择假设的符号是H1。 H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的; H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异; 预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α0.05或α0.01。
2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若Pα，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立;如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
t统计量的临界值怎么算？
P值是没法通过手工计算的，他是计算机统计软件自身的一种判定法则。通常P0.05显著。P值的这种判定和F检验、t检验的判定是一样的，只是计算的方式不同。
临界值法的拒绝法则？
假设检验中拒绝原假设的规则是
A．左侧检验的拒绝域在左侧，即检验统计量值小于临界值
B．左侧检验的拒绝域在右侧，即检验统计量值大于临界值
C．右侧检验的拒绝域在右侧，即检验统计量值小于临界值
D．右侧检验的拒绝域在右侧，即检验统计量值大于临界值
E．双侧检验的拒绝域是检验统计量的绝对值大于临界值。