t检验判定规则
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1、使用场景不同。t检验主要用于样本含量较小，总体标准差未知的正态分布；卡方检验主要用于数据分布未知或非正态分布的情况。
2、原理不同。t检验的基本原理是利用样本数据计算出均值和标准误差，然后根据这些值计算出t统计量，并利用该统计量进行假设检验；卡方检验则是通过比较实际观测值和期望值来计算卡方统计量，并利用该统计量进行假设检验。
菜鸟求教怎么看t值和p值t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z);具体问题具体分析，不同的检验方法求p值方法也不一样，统计的书上肯定都有；T值计算方法相似。
t检验--用于对各变量系数显著性检验--判断标准：一般用p值0.05来衡量。小于0.05显著。大于0.05不显著。
F检验--整体回归方程显著性检验（所有自变量对因变量的整体解释）--判定：
P值：就是用于t检验和F检验的衡量指标。
R：整体回归方程拟合优度检验，R方的结果越接近于1越好，但是R方会因增加变量而增大，所以引进了调整R方检验。
调整R：对R方检验的提升，避免受增加变量对R方的影响，配合向后删除模型观测。
不显著的原因概述：不显著有很多原因造成，可能是你的这个变量本身与被解释变量没有相关关系，所以不显著；也可能是解释变量过多，由多重共线性引起，也可能是其他原因。
1、原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
2、T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。
3、两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。
4、如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。
5、SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异
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