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我用过SPSS,所以知道 这是P值,拒绝原假设的最小显著性水平,也就是临界值, 计算出P 值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论: 如果α>P 值.

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spss软件进行方差齐性检验,都是levene检验. levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性. sig值(p值)是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立,因此方差分析的结果应该值得信赖;如果sig值小于或等于0.05,方差齐性的假设就值得怀疑,导致方差分析的结果也值得怀疑.

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(如正态分布),因此当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布(如正态分布),sig越大越能说明数据服从指定的分布(如正态分布). 如果你的数据在对数分布P-P图上基本处于同一直线,那么就.

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0.01 3.F值表示:方差检验量,即整个模型的总体检验. 4.P值表示:用于确定假设检验结果的参数.还可以利用分布的拒绝域,根据不同的分布对其进行比较 扩展资料: 1. T值主要用于样本容量较小(如n < 30)、未知总体标准差的正态分布..

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),是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异.例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法. 2. 配对样本t检验(paired.

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.

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