在上一回，介绍了 t 统计量 的由来，下面说一说其应用：

1.t检验

t检验有以下三个步骤：
第一步：计算t统计量

第一步

第二步：计算显著性水平为α的临界值

第二步

第三步：比较|t_k| 和 t_α/2(n-K)

第三步 临界值与拒绝域

2.p值

称原假设可被拒绝的最小显著性水平为此假设检验问题的p值

• p值越小，越倾向于拒绝原假设

p值

p值有以下好处：

• 比临界值更有信息量
  比如p=0.03，则可在5%的显著性水平上拒绝原假设，进一步还可以在3%的显著性水平上拒绝原假设
• 比较简便
  传统的检验需要将统计量和临界值相比，但临界值依赖分布和自由度而变。而采用p值的方法就不需要知道临界值了