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？