spss方差分解结果中sig是什么

常数项的显著性水平不是很关键,X各项的才是重要的,以你列出的显著性水平看好像这些模型是都不能用呀一共只有四个自变量吗那你就先构造包含四个自变量的回归方程,先去掉最不显著的,应该是X1从你的模型看你对逐

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问：这个我知道，我就是想问方差齐性，t检验结果sig

2-tailed表示两侧检验,后面的值表示是否差异显著的水平,这个值低于0.05或者0.01就表示有显著性差异.因为有差异包括可能是大于,也可能是小于的,所以才是用两侧检验,说明无论大于还是小于边,都

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

拒绝原假设

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

数据存在问题

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

整体方差分析的sig＜0.05,说明总体的回归模型是有效的,也就是引入的某些自变量对因变量有一定的影响.然后具体看下面的回归参数表,＞0.05说明不显著.你的表中只有一项资产负债率对因变量的影响显著,

第一行是方差齐性的情况,第二行是方差不齐的情况,F的显著性水平为0.000,表明方差不齐,应该看第二行的t检验的结果.t检验的显著性水平为0.000,说明两个群体有显著差异.

看sig那一栏,t值是我们的计算值,而sig是P值,也就是概率值,我们所要看的就是看这个概率值是否小于我们设定的显著性水平,例如你说的0.05,如果小于,就拒绝原假设,说明有显著性差异

2个例数太少了啊再问：只有两个样本啊，两个数据，这个怎么解决啊？再答：做不了相关

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是