知道自由度的值n-1（即，样本数减1）才可以与0.01或0.001的值组合以确定T值。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。这样的假设 检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真假设损失大，为减少这类错误，α取值小些 ，反之，α取值大些。
扩展资料
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
参考资料来源：百度百科-显著性检验
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第1个回答 推荐于2018-03-03
这是假设检验的内容和区间估计的内容 首先你问的是显著性水平0.01和0.001对应的T值，那隐含条件就是说明总体服从T分布，必须知道自由度n-1的值（即样本个数减一）才能综合0.01或0.001的值确定T值，你给出样本数我就可以确定了。其次，你所说的0.05对应的1.96是指服从U分布（即标准正态分布）情况下的。T分布就不是这样了。本回答被网友采纳
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