1樓：匿名使用者
df為自由度，就是degrees of freedom，簡稱df。卡方檢驗的自由度計算公式為(r-1)×(l-1)，即(行-1)×(列-1）。
spss（statistical product and service solutions），“統計產品與服務解決方案”軟體。
最初軟體全稱為“社會科學統計軟體包”（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為“統計產品與服務解決方案”，標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。
為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱spss，有windows和mac os x等版本。
請問在spss統計中，f 是指什麼值？sig是指什麼值？df 指什麼值？急求，謝謝
2樓：呂秀才
f是組方差值，
sig是差異性顯著的檢驗值，該值一般與0.05或0.01比較，若小於0.05或者0.01 則表示差異顯著
df是自由度
關於求法 還是看相關統計學教材吧 裡面講起來比較複雜
我用spss分析了兩組資料，使用曲線擬合，得到的分析結果，哪個最適合？f，df1，df2，sig是什麼意思？ 5
3樓：匿名使用者
f的數值是對模型做的f 檢驗的結果。df是模型的自由度，且df1+df2=樣本數，該部分並無實際意義。sig是f檢驗的概率值，也叫p值。
一般來說，只要f值大於設定的顯著性水平的臨界值，或者p值（也就是sig的值）小於顯著性水平（比如0.05或0.01），就可以拒絕原假設，可以認為曲線擬合較好。
基於f值的結論和p值的結論是等價的。
spss卡方檢驗中df代表什麼意思
4樓：風花樹
卡方值是非引數檢驗中的一個統計量，主要用於非引數統計分析中。它的作用是檢驗資料的相關性。如果卡方值的顯著性（即sig.）小於0.05，說明兩個變數是顯著相關的。
卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
x2檢驗亦稱卡方檢驗。統計學中假設檢驗的方式之一。x是一個希臘字母，x2可讀音為卡方，所以譯為卡方檢驗。卡方檢驗主要用於定類或定序變數的假設檢驗，在社會統計中應用非常廣泛。
卡方檢驗的步驟一般為：
（1）建立假設，確定顯著水平a與自由度df、查x2值表得到否定域的臨界值；
（2）由樣本資料計算x2值；
（3）將計算所得的x2值與臨界x2值（負值都取絕對值）作比較，若計算值大於臨界值，則否定ⅱ0；反之，則承認ⅱ0。
計算卡方值的公式一般可表示為：x2=∑[（fo—fc）2/fc]
式中：fo表示實際所得的次數，fc表示由假設而定的理論次數，∑為加總符號。
x2檢驗對於定類與定類或定類與定序變數之間的相關檢驗應用較多。
5樓：stop華崽
df為自由度啊，就是degrees of freedom，簡稱df，卡方檢驗的自由度計算公式為(r-1)×(l-1)，即(行-1)×(列-1）。
6樓：匿名使用者
自由度啊，degrees of freedom
7樓：kof路過
自由度。如果變數為n，則自由度為n-1
求助spss統計出的表中f、sig、t 、df和sig雙側所代表的中文意思是什麼？sig和sig雙側是不一樣的吧？
8樓：無和有
f是組方差值，
sig是差異性顯著的檢驗值，該值一般與0.05或0.01比較，若小於0.05或者0.01 則表示差異顯著
df是自由度
t值表示變數顯著性檢驗的t統計量
一般的sig 沒有特別註明的都是指 雙側檢驗，如果特別註明有單側，那就是單側的，而且兩者是不同的
擴充套件資料：
顯著性檢驗常用檢驗方法
t檢驗適用於計量資料、正態分佈、方差具有齊性的兩組間小樣本比較。包括配對資料間、樣本與均數間、兩樣本均數間比較三種，三者的計算公式不能混淆 。（處理時不用判斷分佈型別就可以使用t檢驗）
t'檢驗
應用條件與t檢驗大致相同，但t′檢驗用於兩組間方差不齊時，t′檢驗的計算公式實際上是方差不齊時t檢驗的校正公式
u檢驗應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣本時用u檢驗，而小樣本時則用t檢驗，t檢驗可以代替u檢驗
方差分析
用於正態分佈、方差齊性的多組間計量比較。常見的有單因素分組的多樣本均數比較及雙因素分組的多個樣本均數的比較，方差分析首先是比較各組間總的差異，如總差異有顯著性，再進行組間的兩兩比較，組間比較用q檢驗或lst檢驗等
x2檢驗
是計數資料主要的顯著性檢驗方法。用於兩個或多個百分比(率)的比較。常見以下幾種情況：四格表資料、配對資料、多於2行乘以2列資料及組內分組x2檢驗
零反應檢驗
用於計數資料。是當實驗組或對照組中出現概率為0或100%時，x2檢驗的一種特殊形式。屬於直接概率計演算法
非引數統計方法
符號檢驗、秩和檢驗和ridit檢驗
三者均屬非引數統計方法，共同特點是簡便、快捷、實用。可用於各種非正態分佈的資料、未知分佈資料及半定量資料的分析。其主要缺點是容易丟失資料中包含的資訊。
所以凡是正態分佈或可通過資料轉換成正態分佈者儘量不用這些方法
hotelling檢驗
用於計量資料、正態分佈、兩組間多項指標的綜合差異顯著性檢驗
9樓：匿名使用者
f是f檢驗，是總體顯著性檢驗。t是t檢驗，單個係數顯著性檢驗。sig是用某種檢驗後得到的概率，雙側指採用雙側檢驗的概率。df是自由度。
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