1樓:幻影乊叢中
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。
4、sig值包含p值。資料的顯著性(sig)是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要自己根據p值的大小與顯著性水平(0.05或0.
01)進行相比較。如果p值0.01
05,則為差異顯著,如果p<0.01,則差異極顯著。
1、t值主要用於樣本含量較小(例如n < 30),總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率,從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
2、顯著性差異(significant difference),是一個統計學名詞。它是統計學(statistics)上對資料差異性的評價。通常情況下,實驗結果達到0.
05水平或0.01水平,才可以說資料之間具備了差異顯著或是極顯著。
3、p值(p value)就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。p值越小,表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
spss分析,下圖中a、b、c、d分別代表什麼意思,還有±號後面的是不是誤差值啊?急。
2樓:匿名使用者
是的,標準差
字母是為了區別組間差異的
專業資料分析找我做
spss中t值和sig值代表什麼意思 急!!!! 5
3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。
4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。
5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
6樓:匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值,而sig是p值!
spss表中的b值,or值、wald值各自代表什麼含義?三者大小有聯絡嗎?
7樓:return小風
b值是指回歸係數和截距(常數項),可以是負數(負相關時迴歸係數出現負值專
);or是指定義比數比(odds ratio),其屬取值範圍是0至正無窮,不可能是負數;wald是一個卡方值,等於b除以它的標準誤(s.e.)的平方值,因此也不可能是負數。
wald用於對b值進行檢驗,考察b值是否等於0。若b值等於0,其對應的or【exp(b)】為1,表明兩組沒有顯著差異。or等於b值的反自然對數。
wald值越大,b值越不可能等於0。
s.e.是標準誤,表示估計值的平均誤差.
wals是一個統計量,用檢驗自變數對因變數是否有影響的.它越大,或者說它對應的sig越小,則影響越顯著.df是自由度,在分析中不用解釋.
實踐應用中,關鍵的是解釋係數b,或者後面的exp(b),稱為or.還有sig,其它的可以不管.
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