1樓：匿名使用者
t值是t檢驗得出來的檢驗結果，t檢驗是一種差異性的檢驗，用於二組正態分佈的數值形變數的檢驗，是一種差異性檢驗，檢驗二組是否存在差別。其值越大，差異越顯著。
sig是統計中用的p值，是根據t值的大小查表得出來的數值，他一般與0.05進行比較，小於0.05認為二組的差別顯著，大於0.
05則差別不顯著。如果還不明白的話可以找一本基礎統計看看，t檢驗就是你說的這個東東。
2樓：匿名使用者
t值表示的是t值檢驗 sig是檢驗值 一般不用看t值，只看sig的值是否小於0.05.如果是，說明通過檢驗了，說明兩者在總體中存在相關關係。
如果你是做**用下這樣的統計，只需瞭解這些就可以了。
spss相關性分析結果中的」sig.(2-tailed)「及後面的值表示什麼含義？2-tailed又是表示什麼意思？
3樓：呂秀才
2-tailed表示兩側檢驗bai，後面的du
值表示是否差異顯著的zhi水平，這個值低於dao0.05或者0.01就表版示有顯著性差異。
因為有差權異包括可能是大於，也可能是小於的，所以才是用兩側檢驗，說明無論大於還是小於邊，都有差異性顯著
4樓：匿名使用者
那個就是p的值。2-tailed是雙尾，即兩側的意思。
5樓：spss統計事務所
我們可以幫助您，**我們，sig表示顯著性，2-tailed表示雙尾檢驗
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
6樓：海天盛筵
1．t值表示：逐個檢驗各自變數（
迴歸）。
2．sig值包含p值。無論資料（sig）的顯著性是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」，都需要將p值與顯著性水平（0．05或0．01）進行比較。如果p值是0。01
3．f值表示：方差檢驗量，即整個模型的總體檢驗。
4．p值表示：用於確定假設檢驗結果的引數。還可以利用分佈的拒絕域，根據不同的分佈對其進行比較
擴充套件資料：
1. t值主要用於樣本容量較小(如n < 30)、未知總體標準差的正態分佈。t檢驗是利用t分佈理論推匯出差異的概率，從而比較兩種均值之間的差異是否具有顯著性。
它與f檢驗和卡方檢驗並列。
2．顯著性差異是一個統計學術語。它是對資料差異的統計評估。通常情況下，只有當實驗結果達到0．05或0．01水平時，才能認為資料之間的差異是顯著的或極顯著的。
3．p值是原假設為真時樣本觀測結果或更極端結果的概率。p值越小，結果越顯著。然而，檢驗結果是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」取決於p值的大小和實際問題。
7樓：巧米樂
在spss軟體統計結果中，不管是迴歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗，看你擬合的方程有沒有意義t值是對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗，看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
8樓：麼_小謙
sig是顯著
性。分0.1,0.
05和0.01三個顯著性水平.通過sig為相關係數標星。
sig在0.1和0.05之間，在分析的時候可以說是通過0.
1水平的顯著性檢驗。。。以此類推。。。我也是初學者。
希望幫到你。
至於t，也不大懂。google了一下，說是個中間值，不予考慮。。。額，你再翻書看看吧
9樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
spss中p值 t值 f值代表什麼sig值是不是p值
1 p值代表 用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。2 t值代表 對每一個自變數 logistic迴歸 的逐個檢驗。3 f值代表 方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。擴充套件資料1 t值主要用於樣本含量較小 例如n 30 總體標準差 未知的正態分佈。t檢驗是用t...
spss中怎麼計算f值和p值，SPSS中怎麼計算F值和P 值
證明 對於任意的 0，令n 4，解不等式 4n 2 n 5n 2 1 4 5 5n 4 5 5n 2 1 6n 20n 2 3 10n 得n 3 10 取n min。於是，對於任意的 0，總存在正整數n max，當n n時，有 4n 2 n 5n 2 1 4 5 即 lim n 4n 2 n 5n ...
spss統計軟體中P P plot和Q Q plot是什麼功能
p p圖和q q圖主要用來判斷正態分佈。p p圖和q q圖的目的性基本一致，但原理上有著區別。p p圖，其原理在於如果資料正態，那麼資料的累積比例與正態分佈累積比例基本保持一致。分別計算出資料累積比例，和假定正態時的資料分佈累積比例 並且將實際資料累積比例作為x軸，將對應正態分佈累積比例作為y軸，作...