spss t检验结果怎么看

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.

就看SIG显著度如果大于0.5就是说明拒绝原假设,也就是说数据是正态或者泊松分布反之亦然上面那句话的意思是你的数据不能做泊松分布的检验你看一下泊松分布是概率分布,不是所有的数据都可以进行泊松分布检验的

看显著性看P值,也就是sig.值,P

单样本K-S检验正态分布的结果,只要看sig值就可以了,当sig值大于0.05,说明你要检验的数据分布和正态分布没有显著差异,即你的数据属于正态分布.那个人误解了原假设和研究假设,在统计中,原假设H0

正如上一位的回答,你的实验设计没有考虑到两个班级本身的成绩是否就存在着差别当然,你可以事先进行说明,两个班级的基础条件和基础成绩是没有显著差别的之后再分别使用不同的教学方法,然后用t检验,结果的解释是

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

看P值是多少.如果小于显著水平,表明方差不同.再问：等于说不用看卡方等于多少，直接看P是否小于0.05对吗？P

卡方值＝7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.

你方程能解释因变量的程度是90.9357%,这是从adjustedR中看出来的,方差分析说明方程是有意义的.第三个表看不清楚,应该是对各变量系数的检验.你还应该做各变量的共线性诊断.在进行分析的时候选

WALD检验是判断拟合结果是否满足系数约束条件的,你这里就是检验是否满足-1+C(2)+C(3)=0检验P值是0.7526,大于显著性水平,所以接受原假设,即满足系数约束条件.

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一

看起来像EVIEWS的.求出来的ADFteststatistics那么小,有-21,肯定是NULLHYPOTHESIS被reject,也就是拒绝UNITROOT的假设.虽然不意味着时间序列肯定是平稳的

1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义