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显著性分析用SPSS进行统计检验显著性分析用SPSS进行统计检验，这是我们今天要聊的话题。
你知道吗？在我们的日常生活中，我们经常会遇到各种各样的问题，需要我们去分析和解决。
而数据分析就是帮助我们解决这些问题的一种方法。
那么，什么是显著性分析呢？简单来说，就是通过统计学的方法来判断一个样本是否具有某种特定的性质。
如果具有这种性质，我们就可以说这个样本是显著的；如果不具有这种性质，我们就不能说这个样本是显著的。
那么，如何用SPSS来进行显著性分析呢？接下来，就让我来给大家详细介绍一下吧！我们需要了解一下SPSS的基本操作。
SPSS是一款非常强大的统计软件，它可以帮助我们完成各种复杂的数据分析任务。
在进行显著性分析之前，我们需要先准备好数据。
这些数据可以来自于各种各样的来源，比如问卷调查、实验数据等等。
接下来，我们就可以开始进行显著性分析了。
在SPSS中，我们可以使用多种方法来进行显著性分析。
其中最常用的方法就是t检验和方差分析。
t检验是用来比较两个样本均值是否有显著差异的一种方法；而方差分析则是用来比较三个或三个以上样本均值是否有显著差异的一种方法。
除了这两种方法之外，SPSS还提供了很多其他的方法，比如卡方检验、相关系数分析等等。
这些方法都可以用来进行显著性分析，具体使用哪一种方法，需要根据我们的实际需求来决定。
在进行显著性分析的过程中，我们需要注意一些细节问题。
比如，我们需要确保样本量足够大；我们需要确保各个变量之间的关系是独立的；我们需要确保我们所使用的假设是正确的等等。
只有注意到这些问题，我们才能得到准确的结果。
显著性分析用SPSS进行统计检验是一种非常实用的方法。
通过这种方法，我们可以帮助我们更好地理解数据背后的信息，从而做出更加科学的决策。
要想熟练掌握这种方法，我们需要不断地学习和实践。
希望这篇文章能对大家有所帮助！。
spss结果中，F值，t值及其显著性（sig）的解释用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的？一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t 分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<0.05(少xx5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，xx，总体应该存在著差异。
spss结果中，F值，t值及其显著性（sig）的解释用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的？一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<0.05(少xx5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，xx，总体应该存在著差异。
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通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。
spss结果中，F值，t值及其显著性（sig）的解释用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的？一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<0.05(少xx5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，xx，总体应该存在著差异。
用SPSS进行T检验什么是T检验？T检验是统计学中的常用方法之一，用于检验两组样本的均值是否有显著差异。
它是通过计算样本的t值来确定两组样本均值差异是否显著。
因此，如果两组样本的t值越大，则它们之间的差异就越明显。
在进行T检验之前，我们首先需要明确两组样本是否满足正态分布的要求。
如果样本呈正态分布，则我们可以使用独立样本T检验或配对样本T检验进行检验。
如果不符合正态分布条件，我们需要使用非参数检验方法，例如Wilcoxon符号秩检验或Mann-Whitney U检验。
如何用SPSS进行T检验？下面我们将演示如何使用SPSS进行独立样本T检验和配对样本T检验。
独立样本T检验独立样本T检验用于检验两个独立样本的均值是否有差异。
例如，我们想知道男性和女性在身高上是否有显著差异，则可以使用独立样本T检验来验证。
我们使用一个示例数据集来展示如何进行独立样本T检验。
该数据集包含两组样本：一组是男子的身高，另一组是女子的身高。
在SPSS中，我们可以按照以下步骤进行独立样本T检验：1.打开SPSS软件并载入数据集。
2.单击菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“比较均值”（CompareMeans），再选“独立样本T检验”（Independent-Samples T Test）。
3.在“独立样本T检验”对话框中，将男性身高和女性身高变量分别放到“变量1”和“变量2”框中。
4.点击“OK”按钮，SPSS将自动计算并输出T检验的结果和描述性统计数据。
下面是一个示例的SPSS的输出：执行男子控制女子均值174.609 161.164标准差 6.971 6.098标准误差均值 1.760 1.53595% CI（下限）171.023 158.126T 17.915df 38Sig。
（双尾）.000T检验结果显示，在本例中，男性和女性的身高之间存在显著差异。
T值为17.915，df值为38，Sig值小于0.05，表明这两组数据的差异不是由于随机因素导致的，而是由于不同的性别所导致的。
使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值SPSS版本为SPSS 20.如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。
111组：4、5、6、6、4222组：1、2、3、7、7首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。
数据视图如下：变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。
【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。
点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。
第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。
F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。
如图：F旁边的Sig的值为.007 即0.007，<0.01, 即两组数据的方差显著性差异！看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。
如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦，Sig ( 也就是P值) >0.05，所以两组数据无显著性差异。
PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。
所以相应的t检验的结果就看上面那行。
by 20150120 深大医学院FG。
spss结果中，F值，t值及其显著性（sig）的解释用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如<(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。
虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。
使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值
SPSS版本为SPSS 20.
如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。
111组：4、5、6、6、4
222组：1、2、3、7、7
首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。
数据视图如下：
变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等
点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”
来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。
【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”
【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“ 111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。
点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！
第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。
第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。
F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。
如图：F旁边的 Sig的值为.007 即0.007， <0.01, 即两组数据的方差显著性差异！
看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？
此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。
如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦，
Sig ( 也就是P值 ) >0.05，所以两组数据无显著性差异。
PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。
所以相应的t检验的结果就看上面那行。
by 20150120 深大医学院 FG。
