1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。
2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。
3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。
4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。
怎麼用spss檢驗兩組資料的差異是否顯著
5樓：吧友
檢驗方式：
給出了兩組各 10 名品酒員對一批白葡萄酒和一批紅葡萄酒的品評結果， 以及這兩批葡萄酒的相應理化指標及釀酒葡萄的相應成分指標。 對兩組品酒員評判結果應用 t-檢驗分析判斷兩組評判結果的差異性。
根據成對雙樣本均值分析取每組品酒員對某種酒的樣本評分的平均值進行 t-檢驗分析， 得出兩組評判員對某種葡萄酒的評判結果雙尾概率 p， 通過其與顯著性概率 0.05 的大小， 從而判斷出兩組品酒員對同一種酒的顯著性差異。
由圖可看出， 對紅葡萄酒的評價雙尾概率 p＝0.010346、 對白葡萄酒的雙尾概率 p＝ 0.0141， 兩者均小於 0.
05， 所以兩組品酒員對葡萄酒的評價結果有顯著性差異。
1、spss是世界上最早的統計分析軟體，由美國史丹福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
2、2023年7月28日，ibm公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商spss公司。如今spss的最新版本為25，而且更名為ibm spss statistics。迄今，spss公司已有40餘年的成長歷史。
6樓：匿名使用者
怎麼用spss就算統計學差異！！！急用呀！！
7樓：匿名使用者
首先，你這兩組資料沒有明確給出是否符合正態分佈，所以我覺得應該採用回「非引數檢驗答
」其次，由於兩種藥的用藥療程是相同的，所以我覺得應該採用「兩相關樣本的非引數檢驗」
資料組織如下：
療程 a b
<=1天 .0 46.00
2天 3.00 21.00
3天 15.00 14.00
3到7天 57.00 4.00
>7天 3.00 2.00
分析結果由於不能上傳**，所以沒辦法顯示。
由於sig為0.89，所以這兩組在統計學上並不存在差異。
spss做出來的t-test表，如何分析是否存在顯著性差異
8樓：匿名使用者
先看問題復，根據實際提製出假設，小於0.05或
bai0.01,那麼否定假設du,大於0.05或0.
01那麼接受zhi假設.如果是t檢驗dao的話用2-tailed比較,如果是用spss的話就直接用sig.(2-tailed)或sig跟0.
05比較就可以了.因為電腦已經幫你確定好是要用sig.(2-tailed)或sig.
9樓：匿名使用者
是看sig值是否小於0.05，如果小於就說明顯著差異，2-tailed是檢驗兩者是否有差異，而不是檢驗哪個大哪個小的 。如果你要檢驗哪組值大，那就要用單側檢驗，不知道你理解了沒有
10樓：
那兩個是單尾檢驗和雙尾檢驗的區別，主要看你假設是否有差異，比如是否假設男的就比女的高，這樣的話用前者，否則後者。
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。
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