1樓：南心網心理統計
統計檢驗上，只有p值小於0.05才有意義，也就是一類錯誤低一些。
spss 相關性檢驗所得資料中，r值小於0.3，同時p值又小於0.05，請問這組資料是否有意義？
2樓：匿名使用者
在統計上是顯著的，在你專業上是否有意義，你自己判斷即可
我替別人做這類的資料分析蠻多的
3樓：匿名使用者
有顯著正相關，但是是弱相關
4樓：匿名使用者
p<0.05.有統計學意義
spss秩和檢驗的結果p值不會小於0.05怎麼辦？
5樓：
不小於0.05很正常啊
6樓：匿名使用者
差異不顯著就不小於0.05
求助，用spss 統計分析三組資料，只用得出每組資料是否有統計學意義（p<0.05），不需具體過程
7樓：鬼使神差一號
上面三組資料應該是表示 平均數± 標準差 即m±sd的意思。
在得出p<0.05的結果後，可以知道有顯著性差異，再就是看這些資料。如第一組資料，1.76>1.75,所以前者所在的組比後者好，成績優等。後兩組資料，同理。
個人意見，僅供參考。謝謝
8樓：匿名使用者
要看出是否有統計意義，要計算出p值是多少，用spss直接就可以顯示出來，你列的資料沒有顯示，所以好像看不出結果。t檢驗要有一個臨界t值，根據自由度不同是有區別的，你表中也沒有列出，所以不太好說。
9樓：手機使用者
說的不夠清楚，沒看明白您這是啥意思
迴歸分析 p值小於0.001 有意義嗎
10樓：匿名使用者
只能說明某事件發生的機率。
其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.01、0.
001。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。統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
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 為有統計學差異， p<0.
01 為有顯著統計學差異，p<0.001為有極其顯著的統計學差異。
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，則可以不拒絕另一種可能性的假設（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。
11樓：匿名使用者
在迴歸分析中，p值用來檢驗係數的顯著性水平
基於一個原假設，假設某一解釋變數與被解釋變數無關，需要設定相應的p值，比如0.05，當結果小於0.05的時候，就說明要拒絕原假設，也就是變數之間存在明顯的線性關係（如果前面做的是線性迴歸分析的話）
這個係數是0而我們誤認為它不是0的概率只有0.1%，可見這種錯誤的可能性是很小的
spss迴歸分析中，p值正好等於0.05，是否顯著？
12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。
13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
14樓：匿名使用者
可以看做顯著的
統計專業
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