什么是临界值？

在假设检验中，可通过两种方法来确定样本中是否有足够的证据来否定 H0 或无法否定 H0。最常用的方法是将 p 值与预先指定的 α 值（α 是在 H0 为真时否定 H0 的概率）进行比较。但是，有个等效方法是将基于数据计算的检验统计量值与临界值进行比较。下面的示例说明如何计算单样本 t 检验和单因子方差分析的临界值。

这会得出逆累积概率，该值等于临界值 1.83311。如果 t 统计量的绝对值大于此临界值，则可以在显著性水平为 0.10 时否定原假设 H0。

这会得出逆累积概率（即临界值）等于 4.25649。如果 F 统计量大于此临界值，则可以在显著性水平为 0.05 时否定原假设 H0。