spss分析中sig表示什么？

求助spss统计出的表中F、sig、t 、df和sig双侧所代表的中文意思是什么？sig和sig双侧是不一样的吧？~

1、打开数据源dietstudy.sav，该文件在安装目录的Samples子目录下。

2、选择菜单分析>比较均值>配对样本T检验，弹出配对样本T检验对话框。

3、将第一、二阶段甘油酸酯作为对1，将第一、二阶段体重作为对2。

4、检验生成结果如下图所示。

5、从成对样本检验表中，可以看出对1的sig=0.985 > 0.05 ，说明两个阶段并无显著性差异。

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小。
则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
检验统计量的构造与曼惠特尼相似，如果一个样本的观测值小于另一个样本的个数较多或较少，那么，多样本的位置之间有大小关系。（J反映了单调的趋势，J越大单调趋势越显著）
类似的，递减的检验为P（J≤c）=1-α（或构建Uij=（Xik>Xjl））。
当样本足够大时，构造Z近似于标准正态分布。

扩展资料：
回归分析的主要内容为：
1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
2、对这些关系式的可信程度进行检验。
3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
4、用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
参考资料来源：百度百科-回归分析
参考资料来源：百度百科-p值
参考资料来源：百度百科-显著性

sig表示显著性。

在spss软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到sig。spss分析中sig是significance的缩写，意为“显著性”，significance test称为显著性检验。sig后面的值就是统计出的P值，根据P值进行显著性检验。如果P值0.01<P<0.05，则为差异显著，如果P<0.01，则差异极显著。

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显著性检验的常用检验：t检验、t'检验、U检验、方差分析、X2检验、零反应检验、Hotelling检验、非参数统计方法（符号检验、秩和检验和Ridit检验）。

显著性检验的一般步骤或格式，如下：

1、提出虚无假设和备择假设H0和H1。同时，与备择假设相应，指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。

2、构造检验统计量，收集样本数据，计算检验统计量的样本观察值。

3、根据所提出的显著水平 ，确定临界值和拒绝域

4、计算检验统计量的值。

5、作出检验决策 。

把检验统计量的样本观察值和临界值比较，或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较；最后按检验规则作出检验决策。

当样本值落入拒绝域时，表述成:“拒绝原假设”，“显著表明真实的差异存在”；当样本值落入接受域时，表述成：“没有充足的理由拒绝原假设”，“没有充足的理由表明真实的差异存在”。另外，在表述结论之后应当注明所用的显著水平。

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

spss具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。

扩展资料：

单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。

例如，如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显，哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案，实现低投入高产出。

多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。

一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。

这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用。

而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。

参考资料来源：百度百科——spss

参考资料来源：百度百科——方差分析

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。

所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。

方差分析要满足以下几个条件：

1、独立方差性：样本必须来自于一个正态分布总体，并且样本间是相互独立的

2、等方差性或方差齐性：抽样的总体必须是等方差的。

方差分析的基本思想：

引起观测值不同（波动）的原因主要有两类：一类是实验过程中随机因素的干扰或观测误差引起的不可控制的波动；另一类是由于试验中处理方式不同或试验条件不同引起的可以控制的波动。

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1、方差分析的假设：

空假设（Null hypothesis): 所有比较组的总体均值相同

备择假设（alternative hypothesis): 至少有一个均值与其他不同

2、方差分析主要用途

①均数差别的显著性检验，

②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，

③分析因素间的交互作用，

④方差齐性检验。

在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。

例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。

方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。

参考资料来源：百度百科-方差分析

参考资料来源：百度百科-SPSS

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。

所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。

专业上，p 值为结果可信程度的一个递减指标，p 值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是 总体中各变量关联的可靠指标。p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如 p=0.05 提示样本中变量关联有 5% 的可能是由于偶然性造成的。 即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约 20 个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

（这并不是说如 果变量间存在关联，我们可得到 5% 或 95% 次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领 域，0.05 的 p 值通常被认为是可接受错误的边界水平。

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判定结果具有真实的显著性的方法

在最后结论中判断什么 样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。

实践中，最后的决定通常依赖于数据集 比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。

通 常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果 0.05≥p>0.01 被认为是具有统计学意义，而 0.01≥p≥0.001 被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的 判断常规。

参考资料来源：百度百科-spss

参考资料来源：百度百科-方差分析

sig值就是P值，如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。
常见标准有0.01和0.05。符号标示：0.01使用2个*号表示，0.05使用1个*号表示。
具体可以查看spssau的基础统计概念文档，还有数据分析思路框架。

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右玉县15281361268： spss做时间序列中模型统计量中sig表示什么意思 - ？
展岩肝乐： sig即p值,代表假设检验中的显著性,通常如果sig<0.05,拒绝虚无假设(原假设),接受备择假设,反之则无充分理由拒绝虚无假设 对于相关分析,通常sig<0.05就是研究者想看到的结果,因为这意味着相关系数有统计学意义,变量间的确存在相关

右玉县15281361268： SPSS回归系数 SIG是什么?? - ？
展岩肝乐： 在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著,如果P<0.01,则差异极显著.

右玉县15281361268： spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! - ？
展岩肝乐： 1.T值表示:逐个检验各自变量(回归).2.Sig值包含p值.无论数据(sig)的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”,都需要将P值与显著性水平(0.05或0.01)进行比较.如果P值是0.013.F值表示:方差检验量...

右玉县15281361268： SPSS中sig是哪个英语单词的缩写呢? - ？
展岩肝乐： significance,显著性的意思.在中文的教材里面叫做P值.

右玉县15281361268： spss软件中的T值和sig是什么意思 - ？
展岩肝乐： 你的分析结果有t值,有sig值,说明你是在进行平均值的比较.也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异. 从具有t值来看,你是在进行t检验.t检验是平均值的比较方法. t检验分为三种方法: 1. 单一样本t检验(one-sample t test),...

右玉县15281361268： spss中P值 T值 F值代表什么? SIG值是不是P值? - ？
展岩肝乐： 1、P值是用来判定假设检验结果的一个参数. 2、F值是方差检验量,是整个模型的整体检验. 3、T值是对每一个自变量的逐个检验. 4、sig值包含了p值.sig是显著性,分0.1,0.05和0.01三个显著性水平.通过sig为相关系数标星.sig在0.1和0....

右玉县15281361268： 用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或 - ？
展岩肝乐：[答案] sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-S检验的原假设是数据服从指定的分布...

右玉县15281361268： 求助spss统计出的表中F、sig、t 、df和sig双侧所代表的中文意思是什么?sig和sig双侧是不一样的吧? - ？
展岩肝乐： F是组方差值, sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01 则表示差异显著 df是自由度 一般的sig 没有特别注明的都是指 双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧的 所谓双侧的意思是有可能在大于,有可能小于的, 而单侧的意思是只有一边或者大于,或者小于的 关于求法 还是看相关统计学教材吧 里面讲起来比较复杂