1樓：呂秀才
零假設 通常是 沒有差異，沒有顯著性，影響不顯著p＞0.05，通常表示接受零假設，即研究的變數沒有顯著影響或差異p＜0.05，說明拒絕零假設，研究的變數對於結果有意義專業畢業分析
2樓：碧玉
同樣是的新手，我理解的是如果你得出的是迴歸方程裡對應每個變數前邊係數的p值，即決定加不加*，那麼大概率原假設就是「係數=0」。但是不是說原假設只能是這樣，具體還要看你在算什麼。
用spss軟體，結果有t值和p值是什麼檢驗?
3樓：北大心自考
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。
統計學軟體spss,幫忙計算下p值是多少
4樓：荔菲騫澤
可以做重複測量資料分析
5樓：匿名使用者
這個要用sas計算的
spss迴歸分析中，p值正好等於0.05，是否顯著？
6樓：夢heart兒
spss迴歸分析中，如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，就有理由拒絕原假設，p值越小，拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。p=0.
05=α=0.05 此時接受h0 表明引數相等或者無顯著性差異或者不顯著。
p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。
然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
擴充套件資料
顯著性檢驗有時，根據一定的理論或經驗，認為某一假設h0成立，例如，通常有理由認為特定的一群人的身高服從正態分佈。當收集了一定資料後，可以評價實際資料與理論假設h0之間的偏離，如果偏離達到了「顯著」的程度就拒絕h0，這樣的檢驗方法稱為顯著性檢驗。
偏離達到顯著的程度通常是指定一個很小的正數α（如0.05，0.01），使當h0正確時，它被拒絕的概率不超過α，稱α為顯著性水平。
這種假設檢驗問題的特點是不考慮備擇假設，考慮實驗資料與理論之間擬合的程度如何，故此時又稱為擬合優度檢驗。擬合優度檢驗是一類重要的顯著性檢驗。
7樓：呂秀才
這個嚴謹的說 就直接在**裡對這個p=0.05進行一個討論 可能是顯著 也可能是不顯著，因此可以在以後的研究中擴大樣本量進一步求證。
你就這樣在**裡面寫也是沒問題的
但實際是你雙擊以下 那個0.05 肯定後面還有很多隱藏的位數。所以不可能是恰好等於0.05，一般都是大於0.05
8樓：匿名使用者
可以看做顯著的
統計專業
spss軟體中相關分析顯著性小於0.01是推翻原假設，請問怎麼理解
9樓：匿名使用者
小於0.05是推翻原假設的，小於0.01推翻的可能性更大
你說的假設是研究假設，不是統計學假設，所以和p值無關
10樓：匿名使用者
額，又是這個問題。是剛才那個朋友嗎？服務轉換成本與顧客重購存在顯著相關性，因為p＜0.05，所以拒絕h0，接受h1，即服務轉換成本與顧客重購是顯著正向影響
11樓：匿名使用者
你對假設檢驗的概念沒有了解。在相關分析中，原假設h0是相關係數r=0，或者回說兩個變數是沒有相關關係的；反答之備擇假設h1是相關係數不等於0，也就是說兩個變數是相關的。如果p<0.
01，則拒絕h0接受h1，說明兩個變數是相關的，但要注意如果你想證明是高度相關，還要具體看相關係數的大小。
在你這個題目裡面，首先p<0.01，說明兩個變數是相關的；其次相關係數r=0.962，說明他們是高度相關的。資料結果其實非常理想。
如何求p值，p值到底是啥。。。 150
12樓：您輸入了違法字
p值是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。由r·a·fisher首先提出。
計算方法
為理解p值的計算過程，用z表示檢驗的統計量，zc表示根據樣本資料計算得到的檢驗統計量值。
左側檢驗
p值是當
時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
右側檢驗
p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
雙側檢驗
p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值
13樓：一生有你
簡介假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。用sas、spss等專業統計軟體進行假設檢驗，在假設檢驗中常見到p 值( p-value，probability，pr)，p 值是進行檢驗決策的另一個依據。 p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。
統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.
05 或0.01。實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。
統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
下面的內容列出了p值計算方法
(1) p值是： 1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。 2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的) 顯著性水平。 4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。 (2) p 值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分佈，可求出p 值。具體地說: 左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即:
p = p 右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率:p = p 雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍: p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。 計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論: 如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。 整理自：
樊冬梅，假設檢驗中的p值. 鄭州經濟管理幹部學院學報，2002，韓志霞, 張 玲，p 值檢驗和假設檢驗。邊疆經濟與文化，2006中國航天工業醫藥,1999
p值是怎麼來的
從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。
其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01），決定接受還是拒絕h0。如果p＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
統計學上規定的p值意義見下表
p值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
p＞0.05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
p＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
p ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義
注意要點
理解p值，下述幾點必須注意： ⑴p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p＜0.
05，d藥取得p ＜0.01並不表示d的藥效比c強。 ⑵ p＞0.
05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。
⑶統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p ＜0.001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。
判斷差別還要根據專業知識。樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因
14樓：匿名使用者
花卉已售出的紙張，按照說明做的是非常簡單的。
資料分析中的p值怎麼計算、什麼意義？
15樓：之何勿思
一、p值計算方法
左側檢驗p值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
右側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
雙側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
二、p值的意義
p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.
01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。
單因素方差分析的零假設是什麼？用什麼統計量檢驗它
單因素方差分析是指對單因素試驗結果進行分析，檢驗因素對試驗結果有無顯著性影響的方法。單因素方差分析是指對單因素試驗結果進行分析，檢驗因素對試驗結果有無顯著性影響的方法。單因素方差分析是兩個樣本平均數比較的引伸，它是用來檢驗多個平均數之間的差異，從而確定因素對試驗結果有無顯著性影響的一種統計方法。示例...
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