1樓：網友
涉及到相關係數的知識方面，相關係數具有統計學意義，層上顯著的意思是這個相關顯著會犯錯誤的可能性是百分之五，而百分之九十五則是相關的正確存在，雙尾九十雙側體驗的意思，預之相對的是單尾檢驗。
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但是無法確切地表明兩個變數之間的相關程度，相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
2樓：匿名使用者
就是說相關係數顯著，即相關係數具有統計學意義，更簡單點說就是這個相關確實是存在的，水平顯著的意思是，我們得到這個相關顯著會犯錯誤（錯誤就是說本來不相關卻得到相關的結論）的可能性是5%，也就是說我們有95%的把握認為相關的確存在，雙尾就是雙側檢驗的意思，是假設檢驗預設的設定，與之相對的是單尾檢驗，不常用。
3樓：六鴻卓
首先，置信水平和置信度應該是一樣的，就是變數落在置信區間的可能性，「置信水平」就是相信變數在設定的置信區間的程度，是個0~1的數，用1-α表示。
置信區間，就是變數的一個範圍，變數落在這個範圍的可能性是就是1-α。
顯著性水平就是變數落在置信區間以外的可能性，「顯著」就是與設想的置信區間不一樣，用α表示。
顯然，顯著性水平與置信水平的和為1。
顯著性水平為時，α=1-α=
如果置信區間為（-1，1），即代表變數x在（-1，1）之間的可能性為。
和是比較常用的，但換個數也是可以的，計算方法還是不變。
總之，置信度越高，顯著性水平越低，代表假設的可靠性越高，越。
4樓：帳號已登出
相關分析與迴歸分析是兩種不同的方法，自然會有不同的結果。更關鍵的，在迴歸分析中，你的模型可能存在著多重共線問題，而多重共線的一個後果就是改變回歸係數的符號。建議辦法：
05水平的就沒有顯著相關了；如果你的檢驗標準一般的話就可以，那就參照的水平下，此時和0.
01兩個水平的都表示有顯著相關了。
搜尋。函式的概念及表示方法。
歸因分析及深度解析。
迴歸分析中p值的意義。
統計學中變數的型別。
水平管測量使用方法。
高中線性迴歸公式例題。
什麼是雙尾顯著性檢驗
5樓：網友
1、是事先對總體的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。
2、或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。
3、顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
擴充套件資料：
1、含義：
常把一個要檢驗的假設記作h0,稱為原假設，與h0對立的假設記作h1，稱為備擇假設。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現的概率通常記作α；
⑵ 在原假設不真時，決定不放棄原假設，稱為第二類錯誤，其出現的概率通常記作β；
(3)α+不一定等於1。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為等。一般情況下，根據研究的問題，如果放棄真假設損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
2、原理：（1）無效假設。
顯著性檢驗的基本原理是提出「無效假設」和檢驗「無效假設」成立的機率水平的選擇。所謂「無效假設」，就是當比較實驗處理組與對照組的結果時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。
經統計學分析後，如發現兩組間差異是抽樣引起的，則「無效假設」成立，可認為這種差異為不顯著。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則「無效假設」不成立，可認為這種差異是顯著的 。
（2）「無效假設」成立的機率水平。
檢驗「無效假設」成立的機率水平一般定為5%，其含義是將同一實驗重複100次，兩者結果間的差異有5次以上是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」成立，可認為兩組間的差異為不顯著，常記為p>。
若兩者結果間的差異5次以下是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」不成立，可認為兩組間的差異為顯著，常記為p≤。如果p≤，則認為兩組間的差異為非常顯著。
6樓：夏天的風
雙尾顯著性檢驗是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設（備擇假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。
有兩組資料a和b。雙尾顯著性檢驗就是比較a和b有無顯著性差異，單尾檢驗就是檢驗：a是否顯著大於b或者b是否顯著大於a。至於方向，一般是在假設的時候定，或者題目中的提問就有。
通常，雙尾檢驗被用於沒有強烈方向性期望的實驗研究中，或是存在兩個可競爭的**時。例如，當一種理論**分數增加，而另一種理論**分數減少時，應當使用雙尾檢驗。應當使用單尾檢驗的情況包括在進行實驗前已經有方向性**，或強烈需要做出方向性**時。
7樓：星月談教育
通常，雙尾測試用於實驗研究，沒有強烈的方向期望，或者有兩個競爭**。 例如，當一個理論**分數增加而另一個理論**分數減少時，應該使用雙尾檢驗。 應該使用單尾測試的情況包括在進行實驗之前進行方向**，或者強烈要求進行方向**時。
統計學 spss 顯著性（雙側） **中的結果是什麼意思啊？該怎麼描述？
8樓：匿名使用者
哪有這樣報告相關分析結果的？！
估計就是一個相關矩陣，自己與自己的相關肯定就是1呀，比如roa與roa的相關為1，這顯著性**要報告啊！
相關分析的**一般是報告相關係數的值，再加上顯著性的標識，一般p《上標一顆*，p《上標兩顆*，p《上標三顆*。
如果一定要看你這個**，舉例，如第一行，roa與roe（反過來也一樣的），相關係數沒標出來不知道，但是相關的顯著性為實際也不能這樣說，只能說p<，非常顯著地相關。
再往右邊，roa與dudong，相關係數沒標出來不知道，但是相關的顯著性為，相關不顯著。
有一個特別一點的，你看看睛，第七行，out與jianshi，相關係數沒標出來不知道，但是相關的顯著性為，已經小於，可以算相關顯著了，但是顯著性沒有達到0.
01的水平。
excel迴歸分析結果 顯著水平0.05 這個結果應該怎麼解釋？直接說沒有相關性？還是？ 10
9樓：水瓶一頭老母豬
該結果是線型關係不明顯。
p value對應的是引數的p值（雙側）。當p《時，可以認為模型在α=的水平上顯著，或者置信度達到95%。本例中p大於，置信度小於95%。
r2又稱為方程的確定性係數（coefficient of determination），表示方程中變數x對y的解釋程度。r2取值在0到1之間，越接近1，表明方程中x對y的解釋能力越強。通常將r2乘以100%來表示迴歸方程解釋y變化的百分比。
f檢驗是通過方差分析表輸出的，通過顯著性水平（significance level）檢驗迴歸方程的線性關係是否顯著。一般來說，顯著性水平在以上，均有意義。
當f檢驗通過時，意味著方程中至少有一個迴歸係數是顯著的。
10樓：綠衣人敲門
（1）引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
（2）標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。
調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
兩個變數在0.01水平上顯著相關 什麼意思
顯著性分析中p值在0.05水平和0.01水平上的顯著有什麼區別
11樓：匿名使用者
1、可能性不同。
拒絕零假設的判斷標準或者把握程度，p值在水平的可能性比水平上的可能性大。
2、統計語言描述不同。
如果p<，說明某件事情的發生至少有95%的把握，統計語言描述為在水平上顯著。
如果p<，說明某件事情的發生至少有99%的把握，統計語言描述為在水平上顯著。
12樓：匿名使用者
顯示性別分析中品質在水平和水平上面顯示有什麼區別，只是出行長短不一樣。
13樓：匿名使用者
代表將區間分成95%和5%的可信度裡面，在95%中時代表95%是正確的可以相信，在5%中時代表不可以相信，正確的可能性只有5%。
代表將區間分成99%和1%，落在99%中時，代表99%是正確的可以相信，落在1%中時代表1%的可能性是正確的，不可以相信。
14樓：煥彩一新
如果要求的檢驗標準非常高的話，就參考的水平下的相關，此時水平的就沒有顯著相關了；如果你的檢驗標準一般的話就可以，那就參照0.
05的水平下，此時和兩個水平的都表示有顯著相關了。
用spss做相關分析的結果 pearson相關性很小，顯著性（雙側）很大。那他們相關嗎？判斷標準具體是什麼？
15樓：匿名使用者
不相關抄。一般來說相關性大小要看顯著性。
達到什麼程度。顯著性越**明相關程度越高。顯著性小於0.
05則為顯著先關，小於則為極顯著相關。大於0.
05則說明不相關，或者相關性不強，也可以簡單理解為不相關。
希望對你有幫助！
16樓：匿名使用者
只要有顯著性就行，判定標準就是看p值，《就是有顯著性，反之沒有顯著性。
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