spss里面T检验的各种spss符号检验意义

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-01-15 15:09 标签： spss中r方的意义
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本帖最后由 bakoll 于
18:28 编辑
& & 本帖可能会解决一些初学者的疑问，我们终于做出来一个结果，却忽然忘了指标值该怎么解释，下面对spss结果中，F值，t值及其显著性（sig）做一下解释。& &&&用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的？
& &&&一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 & & 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设（null hypothesis,H0)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 & &&&F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。 & &&&举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。 两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同， 但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？ 会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？ 为此，我们进行t检定，算出一个t检定值， 与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较， 看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。 若显著性sig值很少，比如&0.05(少於5%机率)， 亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就 只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。 虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以「比较有信心」的说： 目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的， 「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。& &&&每一种统计方法的检定的内容都不相同， 同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异， 也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。 & &&&至于F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)， 它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。 它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。
支持楼主：、
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载入中......
stay hungry stay foolish
简单地说，就是判断现有样本的差异由抽样误差造成的概率（P值）有多大？是大概率事件还是小概率事件。
总评分:&论坛币 + 10&
学术水平 + 5&
学习了，感谢楼主详细解说，分享宝贵经验
谢后再看，一直都很模糊
学习了，谢谢！！
补充：t检验之前要先做F检验-方差齐性检验，以确定是直接用t检验还是用异方差样本t检验
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论坛法律顾问：王进律师有图spss统计结果分析求助。配对t检验结果里有2个sig，这两个sig分别是什么意思，有什么区别呢？谢谢。_百度知道
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有图spss统计结果分析求助。配对t检验结果里有2个sig，这两个sig分别是什么意思，有什么区别呢？谢谢。
我有更好的答案
看第三个表的sig
第二个表的sig什么意思呢
是相关分析的结果
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&&spss中多重比较中字母标记的问题
spss中多重比较中字母标记的问题
在数据统计中遇到一个难题，试验有13个处理，在SPSS单因素方差分析中两两比较时（Duncan）多重比较，产生困惑!!!!!!!!发现有显著性差异的两组处理，在柱形图上数据有重叠，这是怎么回事？
具体如下图，第7个柱子(1.828±0.118)和第10个柱子(1.599±0.205)，这两组的的值（均值±标准差）是有重叠部分的，但为什么统计结果显示有显著性差异呢（P=0.047)？
差异是否显著与柱形图上正负标准差有无重叠部分有关吗？
求高人指点！！！！！！！！1
多谢你的指导，对于你说的第一个问题，应该如何进行调整呢？是不能用Duncan法检验显著性差异么？
第二，柱形图上那个bar不是STDEV算出来的标准偏差吗？那您说的标准误是怎么加在柱形图上的呢？
感觉一头雾水，急求您的解答！:cry:
其一，根据你研究的问题，的确不宜用Duncan法检验显著性差异，宜用的是Scheffe法。使用Scheffe法，如果采用0.05的显著性水平，并且你实际要进行78个两两比较（即13个水平的两两比较），那么调整的显著性水平是0.05/78=0.0006。估计这样一来，会出现你不愿看到的结果，即存在显著性的差异就少多了。但是，这样做是对的，不调整显著性水平的差异检验是错误的，你如果向国外的杂志投稿，人马上会提出这样的问题。我不懂你们专业内的问题，不过，一次考察13个水平的情况，显得不是很好的研究设计。
其二，条形图（你所说的“柱形图”）的高度显示均值，但是，上面的误差条不是显示标准差的，而是显示标准误的。简单地说，标准差表示数据的离散程度，标准误抽样误差的大小。用表呈现数据时，通常呈现均值与标准差；用图呈现结果时，通常呈现均值与标准误，
至于条形图上的误差条用标准差还是标准误，可在Graphs菜单里的Options中选择。就我所看到的文献来说，基本用的都是标准误。
再次感谢您的细致回复.但是，您的回答我还是没完全弄清楚，所以还有几个问题麻烦您。
1. Duncan不是多重比较中常用的两两比较法吗？我是想比较不同处理间有无显著性差异，不知您说的不宜用此法的原因是什么？是因为我的处理很多的原因吗？能否给我讲讲，很遗憾我真的不懂
2. 关于标准差和标准误，柱形图上为什么和表中呈现的不同呢？柱形图上用标准差是不是不可以这样？如果是错误的，要怎么改成标准误呢？
非常期待您的回答，谢谢啦
补充一下，看了一下标准差与标准误的区别，我目前的理解是，标准误是反映抽样样本与总体之间均值的差异，我的实验是13组处理，每组3个平行，考察各处理间的差异，似乎不存在样本与总体的问题吧？
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