1樓：呂秀才
f是組方差值，
sig是差異性顯著的檢驗值，該值一般與0.05或0.01比較，若小於0.05或者0.01 則表示差異顯著
df是自由度
關於求法 還是看相關統計學教材吧 裡面講起來比較複雜
求助spss統計出的表中f、sig、t 、df和sig雙側所代表的中文意思是什麼？sig和sig雙側是不一樣的吧？
2樓：無和有
f是組方差值，
sig是差異性顯著的檢驗值，該值一般與0.05或0.01比較，若小於0.05或者0.01 則表示差異顯著
df是自由度
t值表示變數顯著性檢驗的t統計量
一般的sig 沒有特別註明的都是指 雙側檢驗，如果特別註明有單側，那就是單側的，而且兩者是不同的
擴充套件資料：
顯著性檢驗常用檢驗方法
t檢驗適用於計量資料、正態分佈、方差具有齊性的兩組間小樣本比較。包括配對資料間、樣本與均數間、兩樣本均數間比較三種，三者的計算公式不能混淆 。（處理時不用判斷分佈型別就可以使用t檢驗）
t'檢驗
應用條件與t檢驗大致相同，但t′檢驗用於兩組間方差不齊時，t′檢驗的計算公式實際上是方差不齊時t檢驗的校正公式
u檢驗應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣本時用u檢驗，而小樣本時則用t檢驗，t檢驗可以代替u檢驗
方差分析
用於正態分佈、方差齊性的多組間計量比較。常見的有單因素分組的多樣本均數比較及雙因素分組的多個樣本均數的比較，方差分析首先是比較各組間總的差異，如總差異有顯著性，再進行組間的兩兩比較，組間比較用q檢驗或lst檢驗等
x2檢驗
是計數資料主要的顯著性檢驗方法。用於兩個或多個百分比(率)的比較。常見以下幾種情況：四格表資料、配對資料、多於2行乘以2列資料及組內分組x2檢驗
零反應檢驗
用於計數資料。是當實驗組或對照組中出現概率為0或100%時，x2檢驗的一種特殊形式。屬於直接概率計演算法
非引數統計方法
符號檢驗、秩和檢驗和ridit檢驗
三者均屬非引數統計方法，共同特點是簡便、快捷、實用。可用於各種非正態分佈的資料、未知分佈資料及半定量資料的分析。其主要缺點是容易丟失資料中包含的資訊。
所以凡是正態分佈或可通過資料轉換成正態分佈者儘量不用這些方法
hotelling檢驗
用於計量資料、正態分佈、兩組間多項指標的綜合差異顯著性檢驗
3樓：匿名使用者
f是f檢驗，是總體顯著性檢驗。t是t檢驗，單個係數顯著性檢驗。sig是用某種檢驗後得到的概率，雙側指採用雙側檢驗的概率。df是自由度。
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值? 150
4樓：匿名使用者
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。
擴充套件資料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。
5樓：中車四方吳彥祖
1、p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數。
2、f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
3、t值是對每一個自變數的逐個檢驗。
4、sig值包含了p值。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。
擴充套件資料：spss中 t值的檢驗步驟：
下面以一個例項的單總體t檢驗對t檢驗做一說明：
問題：難產兒出生數n = 35，體重均值x = 3.42，s = 0.40，一般嬰兒出生體
重 μ0= 3.30（大規模調查獲得），問相同否？
解：1.建立假設、確定檢驗水準α
h0：μ = μ0 （零假設null hypothesis）h1：μ ≠ μ0（備擇假設alternative hypothesis）
雙側檢驗，檢驗水準：α=0.05
6樓：帥氣的小果凍
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0.01fa(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。
7樓：義柏廠
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值，這個好像是物理裡面的一道題吧，不過具體的什麼我這邊也不太瞭解，所以這個問題幫你解答不了，希望你瞭解。
8樓：l楚輕狂
這樣才會覺得我好像不愛
spss軟體的線性迴歸分析中，輸出了一個anova表，表中的迴歸、殘差、平方和、df、均方、f、sig分別代表什麼 5
9樓：d塵封de青春
1、迴歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大
2、df是自由度，是自由取值的變數個數
3、均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義
擴充套件資料:
方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本**有兩個：
(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作ssb，組間自由度dfb。
(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作ssw，組內自由度dfw。
總偏差平方和 sst = ssb + ssw。
組內ssw、組間ssb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方msw和msb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體msb/msw≈1
另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，msb>>msw(遠遠大於)。
msb/msw比值構成f分佈。用f值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體
10樓：水瓶一頭老母豬
1、迴歸是方法，殘差是實測與預計值的差值，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大。
2、df是自由度，是自由取值的變數個數。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義。
11樓：59分粑粑
分別代表的意思如下：
1、迴歸是方法，殘差是測量值與預期值之間的差，平方和有很多個，不同的平方和具有不同的含義，與樣本量和模型中自變數的數量有關，樣本量越大，相應的變化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的變數的數量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗迴歸方程是否有意義。
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
12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。
13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。
14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
15樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
請問在spss迴歸分析中，sig值.000，.002，.003分別應該在t值f值上標幾顆星星？如果
16樓：南心網心理統計
一顆星是小於0.05，兩顆星是小於0.01，三顆星是小於0.001.
17樓：匿名使用者
*** ** **或者** ** **
spss迴歸分析t、f值分別代表什麼呀？
18樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic迴歸），看其beta值，即迴歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
迴歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss迴歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、迴歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序迴歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox迴歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，斯坦福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元迴歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為迴歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
spss統計分析問題，SPSS統計分析問題
用卡方檢驗，可以看隨著高度增加，精度值是不是有變大的趨勢 用秩和檢驗，可以看不同高度測量的精度平均水平 中位數 是否不同。朋友，你這個問題不難，3種不同高度對精度有沒有影響，其實就是3種高度間是否有差異。用一個 獨立樣本r c列聯表的卡方檢驗 就可以了。把3種高度當成a b c3組，比較3組間差異就...
SPSS和R軟體，哪個更好用，請問做資料統計分析，是R軟體好用，還是SPSS好用？
spss相對r的優點 操作上容易上手，簡單易學，大部分功能都是視覺化呈現的，操作的話點選滑鼠就可以完成，常用到的功能沒有多少需要編寫語句。較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量專門介紹spss的中文參考書可供參考，另外很多統計教材也附帶spss操作方法。漢化程度高，無論是操作介面還是結果介面，都...
spss統計學logistic迴歸分析的模型檢驗
1.對整個模型進行檢驗 似然比檢驗 likelihood ratio test 統計量為g 2.對單個迴歸係數進行檢驗 wald 2 chi square，不是埃克斯二 統計量wald 2服從卡方分佈。具體參考相關書籍 logistic迴歸是分類資料迴歸分析的一種，而且是最基礎的一種。logisti...