説明：負のt統計量は、単に平均の左側にあることを意味します。 t分布は、標準正規分布と同様に、平均が0です。平均の左側のすべての値は、平均の右側では負と正です。
T値が高いほど良いですか？
したがって、t統計量は、係数がゼロから離れている標準誤差の数を測定します。一般に、+ 2より大きいまたは-2より小さい任意のt値が許容されます。 t値が高いほど、予測子としての係数に対する信頼度が高くなります。
T値は何を教えてくれますか？
t値は、サンプルデータの変動に対する差異のサイズを測定します。言い換えると、Tは、標準誤差の単位で表される単純に計算された差です。 Tの大きさが大きいほど、帰無仮説に対する証拠が大きくなります。
t検定の結果をどのように解釈しますか？
t検定の結果を報告するための基本的な形式は、いずれの場合も同じです（赤色は、調査から適切な値に置き換えることを意味します）：t（自由度）= t統計量、p = p値。どのタイプのt検定が使用されたかを読者に伝えるのは、結果を報告するときに提供するコンテキストです。
正のT値はどういう意味ですか？
いずれかの方向でゼロから離れるほど、T値の可能性は低くなります。つまり、帰無仮説が真である場合、帰無仮説とは大きく異なるサンプルを取得する可能性は低くなります。 2のt値は、サンプルデータと帰無仮説の間に正の差があることを示します。
両側t検定をどのように解釈しますか？
両側検定は、平均がxよりも大幅に大きいかどうか、および平均がxよりも大幅に小さいかどうかの両方をテストします。検定統計量が確率分布の上位2.5％または下位2.5％にあり、p値が0.05未満の場合、平均はxとは大幅に異なると見なされます。
t検定の有意水準とは何ですか？
有意水準は、アルファまたはαとも呼ばれ、帰無仮説が真である場合にそれを棄却する確率です。たとえば、有意水準0.05は、実際の差がない場合に差が存在すると結論付けるリスクが5％であることを示します。
t統計量の意味は何ですか？
統計では、t統計量は、パラメーターの推定値の仮定値からの逸脱の標準誤差に対する比率です。スチューデントのt検定による仮説検定で使用されます。 t統計量は、帰無仮説を支持するか拒否するかを決定するためのt検定で使用されます。
t統計量をどのように使用しますか？
これはZスコアと非常によく似ており、同じように使用します。カットオフポイントを見つけ、tスコアを見つけて、2つを比較します。サンプルサイズが小さい場合、または母標準偏差がわからない場合は、t統計量を使用します。 T統計量は、それ自体ではあまりわかりません。
t統計は回帰で何を教えてくれますか？
t統計量は、係数をその標準誤差で割ったものです。これは、回帰係数が測定される精度の尺度と考えることができます。係数が標準誤差と比較して大きい場合は、おそらく0とは異なります。
高決定係数とは何ですか？
決定係数の最も一般的な解釈は、回帰モデルが観測データにどの程度適合しているかです。たとえば、60％の決定係数は、データの60％が回帰モデルに適合していることを示しています。一般に、決定係数が高いほど、モデルにより適していることを示します。
負の決定係数とはどういう意味ですか？
負のR2乗値は、時間の経過に伴うデータセットの平均値よりも予測の精度が低くなる傾向があることを意味します。