1樓：南心網心理統計
這個很正常的，負數僅表示大小差異，如果第一組的均值大於第二組，則t值和均值差異為正，否則為負數。（南心網為您解決spss t檢驗問題）
用spss軟體對資料進行t檢驗，t值最後是個負數，代表什麼呢？
2樓：io晶片
t值是負數說明前面一組的均值小於後面一組的均值，但具體這個差異是否顯著則要看最終的sig， 也就是p的值，p值小於0。05 說明兩組均值差異顯著。
負值是對照組和研究組的資料進行比較得出的值，打個比方對照組的均值是3.50±0.59，研究組的是4.
04±0.45 t值 -4.318，也就是說後面研究組的資料大於對照組的就是負，沒其它什麼意思！
3樓：匿名使用者
看t值對應的sig值
小於0.05就是顯著的
4樓：岑密譙思佳
t值為負一般p值都大於0.05，表示差異不顯著，其實t值不重要，主要看p值
5樓：匿名使用者
不代表什麼，負數就是負數的意思
我經常幫別人做這類的資料分析的
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
6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。
7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。
8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
9樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
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？
10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
11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中只知道t值如何看顯著性？只看t值不看sig能看出顯著性來嗎？
12樓：匿名使用者
可以看出來的，似乎我已經幫你回答了你那個已知t值求sig的問題了。
另外光知道t值還不行，還要有df（即t值對應t分佈的自由度）
最後matlab等等軟體又可以做t分佈的運算
用spss分析迴歸係數的顯著性，t值和t的顯著性為什麼都是一個「.」而不是具體數值？
13樓：匿名使用者
請問，這個問題你解決木有呢？我在處理資料時跟你碰到了同樣的問題~~
統計中t值和p值的區別
14樓：千山鳥飛絕
統計中t值和p值的區別為：
1、t值，指的是t檢驗，主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。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。
2、p值，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。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
p值代表的是不接受原假設的最小的顯著性水平，可以與選定的顯著性水平直接比較。例如取5%的顯著性水平，如果p值大於5%，就接受原假設，否則不接受原假設。這樣不用計算t值，不用查表。
3、p值能直接跟顯著性水平比較；而t值想要跟顯著性水平比較，就得換算成p值，或者將顯著性水平換算成t值。在相同自由度下，查t表所得t統計量值越大，其尾端概率p越小，兩者是此消彼長的關係，但不是直線型負相關。
15樓：墨汁諾
一、t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料
二、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。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
總之，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。
在相同自由度下，查t表所得t統計量值越大，其尾端概率p越小，兩者是此消彼長的關係，但不是直線型負相關。
16樓：深藍色的貓貓
t值就是這些統計檢定值，與它們相對應的概率分佈，就是t分佈。統計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。
p值代表結果的可信程度，p越大，就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.
05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。
一般而言，為了確定從樣本(sample)統計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統計學家所開發的一些統計方法，進行統計檢定。
通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數的概率分佈(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較後發現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,ho)。相反，若比較後發現，出現的機率很高，並不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。
拓展資料
r·a·fisher（1890-1962）作為一代假設檢驗理論的創立者，在假設檢驗中首先提出p值的概念。他認為假設檢驗是一種程式，研究人員依照這一程式可以對某一總體引數形成一種判斷。也就是說，他認為假設檢驗是資料分析的一種形式，是人們在研究中加入的主觀資訊。
（當時這一觀點遭到了neyman-pearson的反對，他們認為假設檢驗是一種方法，決策者在不確定的條件下進行運作，利用這一方法可以在兩種可能中作出明確的選擇，而同時又要控制錯誤發生的概率。這兩種方法進行長期且痛苦的論戰。雖然fisher的這一觀點同樣也遭到了現代統計學家的反對，但是他對現代假設檢驗的發展作出了巨大的貢獻。
）fisher的具體做法是：
假定某一引數的取值。
選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或z 統計量) ，該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。
從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率p值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。
如果p<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的引數取值。
如果0.01如果p值》0.05，說明結果更傾向於接受假定的引數取值。
可是，那個年代，由於硬體的問題，計算p值並非易事，人們就採用了統計量檢驗方法，也就是我們最初學的t值和t臨界值比較的方法。統計檢驗法是在檢驗之前確定顯著性水平α，也就是說事先確定了拒絕域。但是，如果選中相同的，所有檢驗結論的可靠性都一樣，無法給出觀測資料與原假設之間不一致程度的精確度量。
只要統計量落在拒絕域，假設的結果都是一樣，即結果顯著。但實際上，統計量落在拒絕域不同的地方，實際上的顯著性有較大的差異。
因此，隨著計算機的發展，p值的計算不再是個難題，使得p值變成最常用的統計指標之一。
統計學中的p值代表什麼統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
我儘量用形象的語言說 p值越小 說明犯第一類錯誤的概率越小 你越可以推翻傳統的 保守的觀點 越可以接受新提出的 感興趣的觀點 什麼是第一類錯誤 統計上把保守的 傳統的觀點作為原假設 新穎的 感興趣的 想去論證的觀點作為備擇假設 就好比一個犯罪嫌疑人 在沒有確鑿的證據前都只能以他無罪為原假設 因為一個...
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