1樓：呂秀才
我都做了很多的**的資料分析，在結果分析出來時 往往都跟**提前要求的假設不同。
其實這本來是非常合理的，所謂研究自然就是建立假設、驗證假設的過程，如果你都知道你的假設是正確的了 那幹嘛還需要再用資料驗證。所謂驗證自然是有成立和推翻的，不管是成立還是推翻，都可以說是研究的發現，只有不斷的推翻，最後才能找到正確的路。
但是現在的高校導師並沒有把這一點告訴學生，所以學生認為做出的結論跟假設和前人研究不一致，就只認為是這個研究沒有意義，是錯誤的，實在是可悲了教育。
所以最終很多找我做分析**的 都要求改資料 改結果。我的建議是 如果最後**提交不要求提供原始資料的話，那直接改下結論就好了。如果要求提供原始資料，那就該原始資料，不過非常難，需要不斷的嘗試和驗證
2樓：匿名使用者
修改原始數是造假行為!!!
3樓：買涆孛樂湛
組2和組3沒有區別，p只為0.121，兩個組分別與組1有差異。
4樓：匿名使用者
原始資料修改哪怕乙個數字，所有的統計分析都要重做一遍如果還是不顯著，又要修改一次，重做一遍
也就是說，你的工作量會增加n倍
沒有任何一本教材交給你如何修改原始資料，包括世界上最出名的人，也不知道如何去修改原始資料來造假
不過，專業做資料分析的人，是有一定的經驗的，比普通人更容易知道如何去修改，修改什麼地方，改為多大多小
我經常幫別人做這類的資料分析的
spss中像t檢驗，相關分析中的顯著性水平怎麼都是和0.05比較啊，不是還有顯著性水平0.01嗎
5樓：魯智深下山
選擇analyze---regression---linely,如果係數在0--0.3之間說明關係小 ，0.3--0.
5較小 0.5--0.7 關係較大 0.
7--1關係不大，希望對你有幫助
6樓：匿名使用者
spss並沒有給出「顯著性水平」，那需要你自己確定。
只是在相關分析中，對於p<=0.05作出*星號標識，p<=0.01作出**標識。
使用spss軟體時，如何設定相關分析時的顯著性水平的值（0.5及0.01）？能不能設定成其它值？
7樓：匿名使用者
顯著性水平怎麼還有0.5？是不是筆誤？
spss軟體在計算相關分析的時候是不需要設定顯著性水回平的，答也沒必要設定成其他值的，因為計算結果會提供給你具體p值，如p=0.0124，即p<0.05，如果p=0.
0012,則p<0.01。
不知回答結果是否滿意。
8樓：微微晴
顯著性水平一般設定成1%,5%,10%，5%最常用。分別對應99%，95%，90%的置信區間
9樓：匿名使用者
這個都是預設為0.05，不能進行設定的
用spss做方差分析，顯著水平設定成0.05或0.01有什麼區別嗎？
10樓：匿名使用者
有很大區別，用spss做方差分析，顯著水平設定成0.05或0.01的區別在於是否拒絕原假設的判定強弱不同。
1、主要是可能性上有很大區別。
顯著性水平取0.01，是在原假設事實正確的情況下，研究者接受這一假設的可能性為99%。
顯著性水平取0.05，研究者接受事實正確的原假設的可能性為95%。
擴充套件資料：
顯著水平的意義：
顯著性水平是假設檢驗中的乙個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。它是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.
01。這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
在統計學中，差異顯著性檢驗是「統計假設檢驗」（statistical hypothesis testing）的一種，用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。
在實驗進行過程中，儘管盡量排除隨機誤差的影響，以突出實驗的處理效果，但由於個體間無法避免的差異，以及諸多無法控制的因素，使得實驗結果最後表現的觀察值處理處理效應之外，還包括實驗誤差的效應。
因此對兩個樣本進行比較時，必須判斷樣本間差異主要是隨機誤差造成的，還是本質不同或處理效應引起的。
11樓：戀人的蜜語吹過
對結果有影響的，0.01的顯著水平比0.05更嚴格，就是0.01意味著結果更難顯著，通常用的是0.05。
出現0.000是正常的，當計算出來的p值小於0.001的時候就會出現這個結果，這也和後面的f值有2000多相吻合，這麼大的f值，p值肯定很小的。
這麼大的f值確實少見，但至於有沒有算錯，沒有原始資料也沒辦法得出結論，檢查下是不是有可能資料錄入的差錯。
12樓：匿名使用者
用spss做方差分析，顯著水平設定成0.05或0.01的區別在於是否拒絕原假設的判定強弱不同。
顯著性水平取0.01，是在原假設事實正確的情況下，研究者接受這一假設的可能性為99%。顯著性水平取0.
05，研究者接受事實正確的原假設的可能性為95%。
顯著性水平是在原假設成立時檢驗統計量的值落在某個極端區域的概率值，估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。通常有兩種取值0.01和0.05。
1、如果p<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕原假設的條件。
2、如果0.013、如果p值》0.05，說明結果無法拒絕原假設。
13樓：詩人的結他
（1）對結果有影響的，0.01的顯著水平比0.05更嚴格，說白了就是0.01意味著你的結果更難顯著，通常用的是0.05。
（2）出現0.000是正常的，當計算出來的p值小於0.001的時候就會出現這個結果，這也和你後面的f值有2000多相吻合，這麼大的f值，p值肯定很小的。
（3）這麼大的f值確實少見，但至於有沒有算錯，沒有原始資料我也不能給你什麼有效的建議，檢查下是不是有可能資料錄入的差錯。
spss19.0單因素方差分析 如圖，我的p＜0.01，可是在0.05水平下呈現顯著
14樓：中子
這個問題很簡單，p值自然首先要以實際的精確數值為準，如果實際數值在0.01-0.05之間，那回就是0.
05水平的顯答著，如果在0.001-0.01之間，那就是0.
01水平顯著，實際數值你可以在sig**的具體數值上三擊（不是一般的雙擊）滑鼠，這樣可以看到具體的數字，你就知道怎麼寫了，一般比較小的sig值會被spss報表簡化為.000，顯然這不是真實數值，一般星號的標註是不會錯的，只是那個簡化數值誤導了你。
spss單因素方差分析結果不太理解，顯著性大於0.05怎麼辦？ 50
15樓：匿名使用者
大於0.05意味著結果沒有達到統計學上的顯著，即結果不具有統計學意義，不能判定均值差異是否為隨機誤差所致。
此時，首先看看效應量，即eta平方，spss分析方差分析都會提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那麼不顯著的原因比較有可能是因為統計檢驗力不夠所致。可以增大樣本量再次進行方差分析。
如果eta平方比較小，比如0.01左右，結合不顯著的結果，可以認為沒有均值差異。
16樓：鹹菜統計研修室
說明組間差異不顯著。試著看看極端值是否處理，以及分組樣本量是不是有些太小。（鹹菜老師）
17樓：匿名使用者
資料結果就是這樣，不能接受的話只能修改資料了
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
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。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，...
SPSS怎麼使用 我要做描述性統計分析
spss裡面抄的描述統計主要在analyze 襲 descriptive裡面，其中bai有描述統計 頻數統計 交du叉分析等zhi 公司的資本結dao構與盈利能力光靠描述統計好象是不夠的吧，你需要建立乙個模型來分析結構和盈利能力的關係，建議用回歸分析。analysis descriptive 資料分...
用spss軟體對資料進行t檢驗，t值最後是個負數，代表什麼呢
t值是負數說明前面一組的均值小於後面一組的均值，但具體這個差異是否顯著則要看最終的sig，也就是p的值，p值小於0。05 說明兩組均值差異顯著。負值是對照組和研究組的資料進行比較得出的值，打個比方對照組的均值是3.50 0.59，研究組的是4.04 0.45 t值 4.318，也就是說後面研究組的資...