spss中sig和p是什么关系

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

Mann-Whitney检验考察两个样本是否来自相同的总体,主要用于考察两个样本的位置参数（例如中位数）是否相同,要求样本是有序等级变量或连续型变量；Kolmogorov-Smirnov检验考察两个样

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

重复次数不够,导致误差自由度为-

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

是的,例数太少再问：怎么增加试验重复数？是1-9号多做几次吗？然后用SPSS怎么分析？再答：这个要用spss生成正交表做分析的再问：不会啊！请说详细点步骤及方差分析

一个点勉强显著,两个点非常显著.去看看SPSS结果里的“数据说明”,里面有详细解释再问：网上找不到SPSS结果的数据说明，你能否提供看看，顺便说一下，我做的是两组数据的秩相关检验再答：自动制图后脚标有

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

t值表示变量显著性检验的t统计量,sig.则是系统计算出的相应显著性统计量出现的概率.对于x变量,第二张表,F检验sig.值0.093（假设理论显著性水平α为0.05）表明x变量不具有方差齐性,因此t

第一个是相关系数sig是检验值2-tailed是双边检验的意思

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

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.

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

方差贡献率是指单个公因子引起的变异占总变异的比例,说明此公因子对因变量的影响力大小；累计方差贡献率是所有公因子引起的变异占总变异比例,说明所有公因子对因变量的合计影响力.两者的关系是：各方差贡献率相加

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

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

sig的值代表显著性检验的P值,一般情况下,如果P值大于0.05,说明差异不显著或没有意义,如果P值小于0.05,说明差异显著或方程具有意义.再问：我是问全为0咋办？求解~再答：全为0说明P值小于0.

不好做,我感觉只能通过回归来预测出选择哪个媒体对于公信力评价的影响大.因为第一个题是属于多选的,按照录入后,可以将其看做多个有一定相关性的自变量而第二个题目的公信力评价是在基于第一个题目多选的基础上评

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是