T-score(t分数 / t值):统计学中用于t检验(Student’s t-test)的标准化统计量,常用来衡量“样本均值与假设均值(或两组均值差异)相比,差异有多大”,并结合自由度来判断该差异是否显著。不同领域也可能有其他用法(如心理测量中的T分数),这里以最常见的统计学含义为主。
/ˈtiː skɔːr/
The t-score is 2.1, so the result may be statistically significant.
t-score 是 2.1,所以结果可能具有统计显著性。
After calculating the t-score and degrees of freedom, we compared it with the critical value to decide whether to reject the null hypothesis.
在计算出 t-score 和自由度后,我们将其与临界值比较,以决定是否拒绝原假设。
t-score 中的 t 来自 Student’s t-distribution(学生t分布),与英国统计学家 William Sealy Gosset 的笔名 “Student” 相关;score 在此表示“分数/得分/数值”。因此 t-score 字面上就是“t 分布框架下的统计量数值”。