spss中相关性中数字后面带**代表显著性P值或者说sig值小于0.01,就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%,也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。
类似的道理,*代表sig值小于0.05,***代表sig值小于0.001,一般情况下,只要是达到*,就可以认为显著了。
在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著;0.01<P<0.05 表示差异性显著;P<0.01表示差异性极显著。
如果我们是检验某实验(Hypothesis Test)中测得的数据,那么当数据之间具备了显著性差异,实验的虚无假设(Null Hypothesis)就可被推翻。
对立假设(Alternative Hypothesis)得到支持;反之若数据之间不具备显著性差异,则实验的备择假设可以被推翻,虚无假设得到支持。
扩展资料:
在10版以后,SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进,以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面:
1)超长变量名:在12版中,变量名已经最多可以为64个字符长度,13版中可能还要大大放宽这一限制,以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2)改进的Autorecode过程:该过程将可以使用自动编码模版,从而用户可以按自定义的顺序,而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外,Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码,以提高分析效率。
3)改进的日期/时间函数:本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算,以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源:百度百科-显著性差异
**代表显著性P值或者说sig值小于0.01,表示得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%,也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。
*代表sig值小于0.05,***代表sig值小于0.001,一般情况下,只要是达到*,就可以认为显著。
总之,P值越小,表明结果越显著,但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料
理解P值,下述几点必须注意:
1、P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意义,并不表示差别大小。因此,与对照组相比,C药取得P<0.05,D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
2、 P>0.05时,差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中,更不表示两药等效。那种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
3、统计学主要用上述三种P值表示,也可以计算出确切的P值,有人用P <0.001,无此必要。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本,其统计量会与总体参数有所不同,这可能是由于两种原因。
参考资料
本回答被网友采纳谢谢,那皮尔逊相关系数0.73**,是相关系数0.73的意思么?是正相关而且是中度相关么
追答是相关系数0.73的意思,如果是负相关,前面会有负号的,0.73应该算比较高的相关了吧
本回答被提问者采纳谢谢,那皮尔逊相关系数0.73**,是相关系数0.73的意思么?0.5<|r|<0.8是正相关而且是中度相关么,那我的0.73**,什么意思,相关么?