在spss裡顯著差異性分析，為啥這個顯著性sig的值為0，是

1樓：匿名使用者

spss中當sig小於0.001時，都會顯示為.000，你在這個數字上連擊3次滑鼠，實際數值就會顯示出來。

2樓：茫茫人海一亮星

在spss裡顯著差異性分析，為啥這個顯著性sig的值為0，是不是我的操作有問題？因為這樣組資料就是顯著相關的。

原假設：相關係數=0

備擇假設：相關係數<>0

經過檢驗，sig，也是就p值等於零，小於顯著性水平，否定原假設，認為相關係數不等於0 ，兩組資料顯著相關。sig值表示的意思就是犯錯誤（虛報）的可能性，一般小於5%我們就會接受。顯示0.

000就說明這個可能性很小。

但你說的前後有些矛盾，分析做的是相關，前面又說是差異檢驗，這兩個不是同一件事啊。很有可能是你的資料數量不夠多，兩點肯定成為一條直線，故而很有可能是你的資料集不夠多，故而顯示的sig值都是零，看上去都相關，但是實際上由於缺乏做相關分析的基礎，所以實際上很有可能是結論是錯誤的。如果你的資料足夠多，那麼說明這兩個變數之間高度相關。

急求助：為什麼用spss軟體統計兩組資料的顯著型差異，總顯示sig是0呢

3樓：

sig值表示的意思就是犯錯誤（虛報）的可能性，一般小於5%我們就會接受。顯示0.000就說明這個可能性很小。

但你說的前後有些矛盾，分析做的是相關，前面又說是差異檢驗，這兩個不是同一件事啊。

4樓：匿名使用者

因為這樣組資料就是顯著相關的。

原假設：相關係數=0

備擇假設：相關係數<>0

經過檢驗，sig，也是就p值等於零，小於顯著性水平，否定原假設，認為相關係數不等於0 ，兩組資料顯著相關。解釋完畢。

5樓：匿名使用者

很有可能是你

的資料數量不夠多，兩點肯定成為一條直線，故而很有可能是你版的資料集不夠多權，故而顯示的sig值都是零，看上去都相關，但是實際上由於缺乏做相關分析的基礎，所以實際上很有可能是結論是錯誤的。如果你的資料足夠多，那麼說明這兩個變數之間高度相關。

6樓：匿名使用者

p 值小於0.05不就是提示差異顯著嘛。

不過你做的是不是錯的，要看你是什麼資料型別。不同的使用方法不一樣，也不是很麻煩。

用spss做相關分析時為什麼顯著性都為0

7樓：麻秀竹衣瑜

spss做相關分析顯著性都為0是小於0.001，就是非常小的，說明顯著性較好。

因為：相關係數0.624大約屬於中等量級的相關,在樣本量足夠大的情況下一般都會有顯著性,情況應該是樣本量偏小造成的.

此外,pearson相關係數的正確性需要得到散點圖的證實,應該檢查一下散點圖,看看資料是否具有線性趨勢,特別是有沒有離群值或極端值扭曲相關係數,散點圖這個步驟很容易被忽略,但對相關分析而言十分關鍵。

8樓：勵蕙蘭荊磊

你第一圖的資料樣本是40

第二圖是25

第三個圖是21

結果肯定不一樣

顯著性水平，又稱檢驗水準

是人為確定的

一般為0.05

spss中sig值等於0.05是顯著還是不顯著

9樓：情感南南

通常情況下，實驗結果達到0.05水平或0.01水平，才可以說資料之間具備了差異顯著或是極顯著。

當資料之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的資料不是來自於同一總體（population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的資料是來自不同實驗物件的。

比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗物件造成了根本性狀改變，因而前測後測的資料會有顯著性差異。

10樓：匿名使用者

通常來說是要小於0.05稱為顯著，但是統計學家所定的這個標準也有一定主觀性、人為性，實際上從小概率的角度來講0.05和0.

049、0.051並無本質差別，別人看你報告的結果也主要要看你的sig數值，所以這個問題不用很糾結，0.05實際上可以視為顯著。

此外，通常你的顯著性不會正好等於0.05，spss的結果顯示一般是保留兩位小數的，你可以在spss的顯著性數值也就是那個0.05那裡連點三下滑鼠，可以看到具體的數值，是比0.

05大一點點還是小一點點，如果小一點點，你可以說顯著，如果大一點點，你可以說邊緣顯著。

11樓：匿名使用者

正好等於0.05是顯著

12樓：匿名使用者

應該是要小於0.05，等於不算

為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？顯著性檢驗是對誰進行檢驗？sig.=0.000說明了什麼呢？

13樓：花開不敗夏天

1、原因：

進行顯著性檢驗進行顯著性檢驗是為了消除第一類錯誤和第二類錯誤。

第一類錯誤:通常情況下，α水平就是。第一類錯誤是零假設為真卻被錯誤拒絕的概率。

第二類錯誤：是零假設為誤卻被錯誤接受的概率或是研究假設為真卻被拒絕的概率。如果p值小於某個事先確定的水平，理論上則拒絕零假設，反之，如果p值大於某個事先確定的水平，理論上則不拒絕零假設。

2、檢驗物件：

用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間，顯著檢驗的虛無假設是變數之間相關係數為o，也就是說，我們做顯著性檢驗驗解決的問題是相關係數是不是o，如果得到顯著的結果，則代表相關性存在。

3、sig.=0.000說明：

sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.

001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值。

水平越小，判定顯著性的證據就越充分，但是不拒絕錯誤零假設的風險，犯第二類錯誤的可能性就越大，統計效力(就越低。選擇水平不可避免地要在第一類錯誤和第二類錯誤之間做出權衡。

14樓：匿名使用者

1、為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？

原因：所有的假設檢驗都是要分析顯著性的，拿相關係數來說，我們雖然求得了相關係數值，但是這個相關係數有沒有統計學意義呢？換句話說，我們看到的這個相關係數是確實存在呢？

還是說只是抽樣誤差導致的？顯著性檢驗就是要解決這個問題的，如果顯著，則表明相關的確存在，不是抽樣誤差導致的。

2、顯著性檢驗是對誰進行檢驗？

顯著性檢驗的虛無假設是變數間相關係數為0，也就是說，我們做顯著性檢驗要解決的問題是相關係數是不是0，如果得到顯著的結果，則代表相關存在，相關係數不為0.

3、sig.=0.000說明了什麼呢？

sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值

spss 相關分析中顯著性檢驗sig為0.075 相關性p是0.443 這樣怎麼解釋不相關嗎？就差一點點

15樓：匿名使用者

相關性反映兩個變數相關的程度顯著性檢驗反映在一定樣品下，相關性明不明顯當p=0時，兩組變數不相關再多的樣品也檢查不出來。當兩變數之間的相關性較弱，在樣品值足夠大的情況下，在這種檢驗分析下，顯著性檢驗值偏**明這種相關性不是顯著存在的，但並不能說明他們不相關。但樣品量足夠多的時候，顯著性檢測接近零，那麼可以大約認為，這種相關性不明顯。

16樓：匿名使用者

在相關分析中，原假設h0是相關係數r=0，或者說兩個變數是沒有相關關係的；反之備擇假設h1是相關係數不等於0，也就是說兩個變數是相關的。如果p<0.01，則拒絕h0接受h1，說明兩個變數是相關的，但要注意如果你想證明是高度相關，還要具體看相關係數的大小。

在你這個題目裡面，首先p=0.075，說明兩個變數是不相關的；其次相關係數r=0.443，說明他們是相關係數比較低的。如果你想讓他們相關，多加一些樣本應該就可以了。

在spss裡顯著差異性分析，為啥這個顯著性sig的值為0，是

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