1樓：墨汁諾
1、t值表示：逐個檢驗各自變數（回歸）。
2、sig值包含p值。無論資料（sig）的顯著性是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」，都需要將p值與顯著性水平（0.05或0.
01）進行比較。如果p值是0.01。
3、f值表示：方差檢驗量，即整個模型的總體檢驗。
4、p值表示：用於確定假設檢驗結果的引數。還可以利用分布的拒絕域，根據不同的分布對其進行比較。
t-test
t檢驗，這是2023年w.s.oosset氏首先提出的，當時他以「student」為筆名發表，故至今有的書籍仍稱之為「學生氏檢驗」。
t可能是倍數的意思(times)，t就是樣本均數sx(x)與總體均數(「)間相距幾倍標準誤(sx)。t檢驗是用於比較兩均數間相差是否顯著的。
t檢驗須視乎方差齊性(equalityofvariances)結果。所以，spss在進行t-testforequalityofmeans的同時，也要做levene'stestforequalityofvariances。
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
2樓：海天盛筵
1．t值表示：逐個檢驗各自變數（
回歸）。
2．sig值包含p值。無論資料（sig）的顯著性是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」，都需要將p值與顯著性水平（0．05或0．01）進行比較。如果p值是0。01
3．f值表示：方差檢驗量，即整個模型的總體檢驗。
4．p值表示：用於確定假設檢驗結果的引數。還可以利用分布的拒絕域，根據不同的分布對其進行比較
擴充套件資料：
1. t值主要用於樣本容量較小(如n < 30)、未知總體標準差的正態分佈。t檢驗是利用t分布理論推導出差異的概率，從而比較兩種均值之間的差異是否具有顯著性。
它與f檢驗和卡方檢驗並列。
2．顯著性差異是乙個統計學術語。它是對資料差異的統計評估。通常情況下，只有當實驗結果達到0．05或0．01水平時，才能認為資料之間的差異是顯著的或極顯著的。
3．p值是原假設為真時樣本觀測結果或更極端結果的概率。p值越小，結果越顯著。然而，檢驗結果是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」取決於p值的大小和實際問題。
3樓：巧公尺樂
在spss軟體統計結果中，不管是回歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗，看你擬合的方程有沒有意義t值是對每乙個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗，看它的beta值β即回歸係數有沒有意義t的數值表示的是對回歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是回歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
4樓：麼_小謙
sig是顯著
性。分0.1,0.
05和0.01三個顯著性水平.通過sig為相關係數標星。
sig在0.1和0.05之間，在分析的時候可以說是通過0.
1水平的顯著性檢驗。。。以此類推。。。我也是初學者。
希望幫到你。
至於t，也不大懂。google了一下，說是個中間值，不予考慮。。。額，你再翻書看看吧
5樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值? 150
6樓：匿名使用者
1、p值代表：用來判定假設檢驗結果的乙個引數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。
2、t值代表：對每乙個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗。
3、f值代表：方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
擴充套件資料1、t值主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
2、顯著性差異(significant difference)，是乙個統計學名詞。它是統計學（statistics）上對資料差異性的評價。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。
3、p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
7樓：中車四方吳彥祖
1、p值是用來判定假設檢驗結果的乙個引數。
2、f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
3、t值是對每乙個自變數的逐個檢驗。
4、sig值包含了p值。sig是顯著性，分0.1,0.
05和0.01三個顯著性水平.通過sig為相關係數標星。
sig在0.1和0.05之間，在分析的時候可以說是通過0.
1水平的顯著性檢驗。
擴充套件資料：spss中 t值的檢驗步驟：
下面以乙個例項的單總體t檢驗對t檢驗做一說明：
問題：難產兒出生數n = 35，體重均值x = 3.42，s = 0.40，一般嬰兒出生體
重 μ0= 3.30（大規模調查獲得），問相同否？
解：1.建立假設、確定檢驗水準α
h0：μ = μ0 （零假設null hypothesis）h1：μ ≠ μ0（備擇假設alternative hypothesis）
雙側檢驗，檢驗水準：α=0.05
8樓：帥氣的小果凍
在spss軟體統計結果中，不管是回歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
9樓：義柏廠
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值，這個好像是物理裡面的一道題吧，不過具體的什麼我這邊也不太了解，所以這個問題幫你解答不了，希望你了解。
10樓：l楚輕狂
這樣才會覺得我好像不愛
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？
11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 。（處理時不用判斷分布型別就可以使用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、未知分布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盡量不用這些方法
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
12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。
請問spss軟體中的t值和sig(2-tailed)是什麼意思
13樓：匿名使用者
t值是t檢驗得出來的檢驗結果，t檢驗是一種差異性的檢驗，用於二組正態分佈的數值形變數的檢驗，是一種差異性檢驗，檢驗二組是否存在差別。其值越大，差異越顯著。
sig是統計中用的p值，是根據t值的大小查表得出來的數值，他一般與0.05進行比較，小於0.05認為二組的差別顯著，大於0.
05則差別不顯著。如果還不明白的話可以找一本基礎統計看看，t檢驗就是你說的這個東東。
14樓：匿名使用者
t值表示的是t值檢驗 sig是檢驗值 一般不用看t值，只看sig的值是否小於0.05.如果是，說明通過檢驗了，說明兩者在總體中存在相關關係。
如果你是做**用下這樣的統計，只需了解這些就可以了。
請問在spss回歸分析中，sig值.000，.002，.003分別應該在t值f值上標幾顆星星？如果
15樓：南心網心理統計
一顆星是小於0.05，兩顆星是小於0.01，三顆星是小於0.001.
16樓：匿名使用者
*** ** **或者** ** **
spss 回歸分析結果f的sig.<0.05,但是兩個自變數的t的sig.>0.05表示什麼意思
17樓：e團
sig值表示顯著性水平，一般都要小於0.05才能表示結果可信，所以那些大於0.05的變數你就可以忽略了
18樓：匿名使用者
f檢驗說明你的bai
眾多自變du量和你的因變形是zhi有顯著性影響的，可以做dao回歸分析。
但是專並不是說每乙個自變屬量都和因變數有顯著性影響，所以要對每乙個自變數t檢驗，t檢驗不合格說明該自變數對因變數沒有顯著性影響，一般做法是用逐步回歸刪除變數。
出現這種情況你也可以檢驗下是不是出現了多重共線性。
spss中回歸分析結果解釋，不懂怎麼看
19樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表回歸係數，標準化的回歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對回歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸係數的乙個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有乙個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的回歸係數是否顯著，每個自變數都有乙個對應的回歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
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spss的t檢驗怎麼分析結果呢，如何用spss進行t檢驗
第一步 拿到兩組核心基本統計量，對於數值變數，核心基本統計量就三個，樣本量n，均值，標準差。然後產生主觀意識，發現男生肺活量是3887.16，女生肺活量是2522.57，給人男生肺活量可能比女生高的主觀感受 第二步 大同小異 即sig大於0.05則看 假設方差相等 這一行，反之則看 假設方差不相等 ...