系数模型下的1表示模型的序号。1、T表示使用单样本T检验的T值。2、sig表示T检验的显著性检验P值，小于0.05的则说明自变量对因变量具有显著影响。3、B表示各个自变量在回归方程中的偏回归系数，负值表示自变量对因变量有

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

spss中相关性中数字后面带**代表显著性P值或者说sig值小于0.01，就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%，也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。类似的道理，*代表sig值小于0.05，***代表

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

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

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。

spss中的sig是什么意思? 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

1、回归是方法，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大 2、df是自由度，是自由取值的

spss中相关性中数字后面带**代表显著性P值或者说sig值小于0.01，就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%，也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。类似的道理，*代表sig值小于0.05，***代表

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

多元线性回归中sig是什么意思？Sig值，也称P值，或者显著性值。一般情况下该值小于0.05说明具有影响或者差异等，建议以每个方法为准。举个例子来说明：从上表可知，利用相关分析去研究work1和work2, ee1, ee2, ee3, dp

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

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

SPSS多元线性回归中sig是什么意思? 你使用的是SPSS的成组t检验。首先要看Levene方差齐性检验的结果，如果其对应的Sig值大于0.05就表明方差齐性的假设成立，那么之后的t检验你就只看“假设方差相等”这一行所对应的结果就可以了，否则就只看“假设方差不等”

1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。2、然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。3、选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。4、之后会生成检验

之后，进入独立样本T检验，组别放在分组变量那里，设置一下定义组（输入1，2）值放在检验变量那里 点击确定，出现结果，表格前排得sig是方差齐性检验，大于0.05用第一行，后面的sig是显著性差异，大于0.05说明无显著性差异

步骤一：打开SPSS软件，并在第一个变量下输入数据，第二个变量下输入：A组为1，B组为2。步骤二：选择并应用SPSS的独立样本分析。步骤三：第二步完成后，会跳出一个对话框，在检验变量，即对话框上面的框中第一个变量为

SPSS中独立样本T检验中结果判断的方法：首先看levene下，F值对应的sig值，这里的方差齐性看Levene检验的F值对应的sig值，这里sig值0.002小于0.05，拒绝方差整齐的假设，说明两独立样本来自的总体方差不相等，就是方差不齐性。

1. 只看sig值，也就是p值就好了。小于0.05就表明处理组和对照组存在显著性差异。t值大小不会影响显著性结果判断的。2. sig.值就是对比t值和t检验临界值的结果。检验主要看判断两组间是否存在差异就可以啦。至于是0和

spss用独立样本T检验时,假设方差相等的levene检验sig值小于0.05,接下来该怎么办? sig代表Significant level, 一般以α表示，如α=0.05或者=0.01，是用来测验假设的概率标准。根据“小概率事件实际上不可能发生的原理”，当假设随机误差导致的差异时（H0无效假设），计算所得概率如果小于显著性水平（sig),

spss中相关性中数字后面带**代表显著性P值或者说sig值小于0.01，就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%，也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。类似的道理，*代表sig值小于0.05，***代表

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

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

spss sig是什么意思? 结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。第四步：写出模型公式 第五步：对分析进行总结 SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。

模型结果 从上表可知，将起始工资,受教育年限,工作经验,职位等级作为自变量，而将当前工资作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：当前工资=-41.634 + 0.425*起始工资 + 6.176*受教育年限-0.051*

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

spss线性回归分析解读结果。一般来说线性回归分析报告包含以下三个方面。一、模型摘要，摘要告诉我们模型的拟合性如何。二、方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。三、回归分析，回归系数表格列出了输出模型的偏回

spss回归分析结果看法：1、回归模型的拟合度：查看模型摘要表格中的R²（决定系数），以评估模型对数据的拟合程度。R²值越接近1，说明模型对数据的拟合越好。2、显著性检验：通过查看ANOVA表格中的Sig.（显著性水

spss线性回归分析结果解读? 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

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

sig大于0.05，说明结果不显著，即拒绝虚无假设，接受原假设，就是你检验的那个是真的。如果你检验的是“是否为正态分布”那么，结果就说明是正态分布

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

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

spss中sig值等于0.05是显著。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或<0.05说明什么问题? (sig值由分析-非参-K-S检验得出的) 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）。sig值小于0.05说明数据不服从正态分布。

从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率sig值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

如果sig<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。

如果0.01

如果sig值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。

扩展资料

在很多应用中，特别是在可靠性和维修性方面，数据可能不符合正态分布。可是，随机变量的对数可能符合正态分布，对此情况称为对数正态分布。如果应用对数正态分布，在对数正态图纸上数据的图形将是一条直线。绘图的过程与其他分布是相同的。其分析的过程包括计算对数值的平均值和标准差，以及对最终结果取反对数。

对数正态分布与正态分布很类似，除了它的概率分布向右进行了移动。对数正态分布从短期来看，与正态分布非常接近。但长期来看，对数正态分布向上分布的数值更多一些。更准确地说，对数正态分布中，有更大向上波动的可能，更小向下波动的可能。

对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些种类的机械零件的疲劳寿命。其主要用途是在维修性分析中对修理时间数据进行确切的分析。

已知对数正态分布的密度函数，就可以根据可靠度与不可靠度函数的定义计算出该分布的可靠度函数和不可靠度函数的表达式

spss中sig值等于0.05是显著。

通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。

当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的。

比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

扩展资料：

在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01

如果我们是检验某实验中测得的数据，那么当数据之间具备了显著性差异，实验的虚无假设就可被推翻，对立假设（Alternative Hypothesis）得到支持；反之若数据之间不具备显著性差异，则实验的备择假设可以被推翻，虚无假设得到支持。

参考资料：百度百科-显著性差异

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。t检验是利用t分布理论推导出差异的概率，从而比较两种均值之间的差异是否具有显著性。它与f检验和卡方检验并列。

2．显著性差异是一个统计学术语。它是对数据差异的统计评估。通常情况下，只有当实验结果达到0．05或0．01水平时，才能认为数据之间的差异是显著的或极显著的。

3．P值是原假设为真时样本观测结果或更极端结果的概率。P值越小，结果越显著。然而，检验结果是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”取决于P值的大小和实际问题。

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。

扩展资料

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