简述t检验的三种类型及它们之间的差别
1、T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。
2、T检验：适用于数据服从正态分布、但方差未知的情况，通过比较不同数据的均值，研究两组数据是否存在差异。适用于小样本数据。T检验共包括三种：独立样本T检验、配对样本T检验、单样本T检验。
3、区别如下：t检验分为单总体检验和双总体检验。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。
4、适用条件不同：成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验；非配对设计或成组设计， 当进行只有两个处理的试验时，将试验单元完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。
5、量有差别。正常饲料组比缺乏维生素E饲料组的含量要高。t检验有多种类型，可以分为只有一组样本的单体检验和有两组样本的双体检验。单体检验用于检验样本的分布期望是否等于某个值。
医学统计学中,t检验中的P表示什么意思?
1、T值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度，P越大，就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
2、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P小于零点零五为有统计学差异， P小于0点01 为有显著统计学差异，P小于0点001为有极其显著的统计学差异。
3、t值是统计量，一般得到t值后，我们然后可以得到p值。p值：假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。
T检验显著性分析
1、显著性常用检验的四种方法如下：t检验 适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2、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。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意：t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
3、T值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度，P越大，就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
4、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。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。单样本T检验：常用于样本均值与总体均值的比较。
5、一般定义p结果看最后两列，t就是t值，sig就是p值（显著性），sig更重要，可知sigt检验是一种适合小样本数据的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。
6、reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
医学统计中spss如何进行多因素LOGISTIC回归分析和选择T检验?
1、可以使用SPSSAU[进阶方法]--[二元logistic回归]。
2、把自己需要分析的数据导入到SPSS，点击左上角的文件进行打开，选择弹出对话框中的数据。点击工具栏上的分析，依次选择回归，然后选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。
3、打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
4、还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
