SPSS中T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
SPSS中P的数值值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。
扩展资料：
一、SPSS中有8种非参数检验方法：
1.Chi-square卡方检验；
2.Binomial二项分布检验；
3.Runs游程检验；
4.1-Sample K-S 单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验；
5.2 Independent sample 两个独立 样本检验；
3.K Independentsample K个独立样本检验；
7.Related Independent sample两 个相关样本检验；
8.K RelatedIndependent sample K 个相关样本检验。
二、SPSS变量分三种：数值变量、等级变量、分类变量：
1.数值变量优先考虑t检验
2.等级变量优先考虑非参数检验
3.分类变量优先考虑卡方检验
参考资料来源：百度百科—SPSS
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 推荐于2019-08-20
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。
F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看拟合的方程有没有意义
t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。本回答被网友采纳
F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看拟合的方程有没有意义
t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。本回答被网友采纳
相似回答