1樓:jc飛翔
我用過spss,所以知
bai道
這是p值,拒du絕原假設的最小顯zhi著性水平,也就是dao臨界值,回
計算出p 值後,答將給定的顯著性水平α與p 值比較,就可作出檢驗的結論:
如果α>p 值,則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α≤p 值,則在顯著性水平α下接受原假設。
在實踐中,當α=p 值時,也即統計量的值c 剛好等於臨界值,為慎重起見,可增加樣本容量,重新進行抽樣檢驗。
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(
迴歸)。
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。還可以利用分佈的拒絕域,根據不同的分佈對其進行比較
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分佈理論推匯出差異的概率,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.顯著性差異是一個統計學術語。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:巧米樂
在spss軟體統計結果中,不管是迴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值是對每一個自變數(logistic迴歸)的逐個檢驗,看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義t的數值表示的是對迴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的值是迴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的t檢驗結果如圖 請問sig值和t值分別是什麼
6樓:浪子月
對於t檢驗一般不看t值,雖然t檢驗和f檢驗一樣是t值和f值越大越好,但標準不確定。所以一般就看看t值,主要是看t值的概率即t值的p值即t值的sig值,小於0.05就通過t值的顯著性檢驗。
7樓:jane茶香
t值表示變數
顯著性檢驗的t統計量,sig.則是系統計算出的相應顯著性統計量出現的概率。
對於x變數,第二張表,f檢驗sig.值0.093(假設理論顯著性水平α為0.
05)表明x變數不具有方差齊性,因此t統計值應看第二行的值,t=-6.782,雙邊檢驗sig.值表明x變數顯著具有統計學意義。
spss中p值 t值 f值代表什麼? sig值是不是p值? 150
8樓:匿名使用者
1、p值代表:用來判定假設檢驗結果的一個引數,也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。
2、t值代表:對每一個自變數(logistic迴歸)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分佈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),是一個統計學名詞。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。
9樓:中車四方吳彥祖
1、p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數。
2、f值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗。
3、t值是對每一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:
下面以一個例項的單總體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
10樓:帥氣的小果凍
在spss軟體統計結果中,不管是迴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。
11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瞭解,所以這個問題幫你解答不了,希望你瞭解。
12樓:l楚輕狂
這樣才會覺得我好像不愛
spss迴歸係數 sig是什麼??
13樓:風翼殘念
在spss軟體統計結果中,不管是迴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0.01p值是指在一個概率模型中,統計摘要(如兩組樣本均值差)與實際觀測資料相同,或甚至更大這一事件發生的概率。換言之,是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。
p值若與選定顯著性水平(0.05或0.01)相比更小。
則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數,在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
檢驗統計量的構造與曼惠特尼相似,如果一個樣本的觀測值小於另一個樣本的個數較多或較少,那麼,多樣本的位置之間有大小關係。(j反映了單調的趨勢,j越大單調趨勢越顯著)
類似的,遞減的檢驗為p(j≤c)=1-α(或構建uij=(xik>xjl))。
當樣本足夠大時,構造z近似於標準正態分佈。
擴充套件資料:
迴歸分析的主要內容為:
1、從一組資料出發,確定某些變數之間的定量關係式,即建立數學模型並估計其中的未知引數。估計引數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關係式的可信程度進行檢驗。
3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關係中,判斷哪個(或哪些)自變數的影響是顯著的,哪些自變數的影響是不顯著的,將影響顯著的自變數加入模型中,而剔除影響不顯著的變數,通常用逐步迴歸、向前迴歸和向後迴歸等方法。
4、用所求的關係式對某一生產過程進行**或控制。迴歸分析的應用是非常廣泛的,統計軟體包使各種迴歸方法計算十分方便。
在迴歸分析中,把變數分為兩類。一類是因變數,它們通常是實際問題中所關心的一類指標,通常用y表示;而影響因變數取值的的另一類變數稱為自變數,用x來表示。
14樓:匿名使用者
sig是significance的縮寫
即顯著性的意思,就是我們說的p值!
15樓:匿名使用者
sig值就是p值,如果p值小於
0.01即說明某件事情的發生至少有99%的把握,如果p值小於0.05(並且大於0.01)則說明某件事情的發生至少有95%的把握。
常見標準有0.01和0.05。符號標示:0.01使用2個*號表示,0.05使用1個*號表示。
具體可以檢視spssau的基礎統計概念文件,還有資料分析思路框架。
spss多元線性迴歸 怎麼看t檢驗?哪個值是p值,也就是sig
16樓:匿名使用者
要看每一個自變數的sig是否小於0.05,只要有一個不滿足,則應選擇stepwise方法,重新計算。
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