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5%的显著水平什么意思

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5%的显著水平意味着,如果一个样本统计量与假设的总体参数之间的差异超过了通常的偶然因素的作用范围,那么就可以否定这个假设,认为这个差异不是由随机因素引起的,而是由系统性的因素引起的。在SPSS软件中,显著性差异通常是指通过数据分析发现样本与总体所做的假设之间的差异是由于所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的,具有显著性。


1楼2023-10-24 10:53回复
    大家好,今天我们来讨论一下如何用SPSS软件进行数据分析中的相关性分析和回归分析。首先,我们需要了解一些基本概念,例如相关性和影响的区别,以及显著水平的含义。
    如果研究的是变量A和变量B之间的相关性,我们不需要控制其他变量。这是因为相关性分析旨在确定变量A和变量B之间的关系,而不是确定其中任何一个变量对另一个变量的影响。因此,相关性分析结果可以帮助我们了解变量A和变量B之间的相互关系,但不能帮助我们确定其中任何一个变量对另一个变量的影响。
    回归分析是研究自变量和因变量之间的关系,而相关性分析是研究两个或多个自变量之间的关系。在回归分析中,我们需要控制其他变量以确定自变量对因变量的影响,因此相关性分析结果可能并不能帮助我们确定影响。
    在SPSS中,我们可以通过以下步骤进行相关性分析和回归分析:
    1.选择要分析的变量,并将它们输入到SPSS中。
    2.使用“相关”功能来计算变量之间的相关性。在“相关”选项卡中,我们可以选择“线性”、“非线性”、“相关系数”等选项。
    3.使用“回归”功能来计算自变量对因变量的影响。在“回归”选项卡中,我们可以选择“线性”、“非线性”等选项,并根据需要设置自变量的系数和目标变量。
    4.计算回归系数和p值,以确定自变量对因变量的影响是否显著。
    在计算显著水平时,我们通常使用0.05作为标准。这意味着如果我们得到0.05的p值,则我们可以说自变量对因变量的影响是显著的,即使这个影响非常小。
    通过使用SPSS进行相关性分析和回归分析,我们可以更好地理解变量之间的关系,并确定其中任何一个变量对另一个变量的影响。需要注意的是,相关性分析和回归分析并不是互相独立的,它们可以相互补充。因此,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择适当的分析方法。
    摘自:http://tieba.baidu.com/p/6274841695


    2楼2023-10-24 16:13
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      2025-08-31 05:48:19
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      显著性水平是指根据原假设计算出来的概率小于显著性水平的标准,即允许的小概率标准。显著性水平是用来评判假设是否成立并避免过度估计风险的界限。在假设检验中,根据显著性水平可以拒绝原假设或接受原假设,从而决定是否支持或否定某个假设。显著性水平和假设成立并判断错误的风险是两个概念,它们的值相等。例如,如果根据原假设计算得出的概率为95%,那么如果显著性水平为5%,就可以拒绝原假设,即认为原假设不成立。如果显著性水平为10%,则可以接受原假设。
      摘自:http://tieba.baidu.com/p/7914352503


      3楼2023-10-24 16:13
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        在SPSS软件中,5%的显著水平是指通过数据分析,发现样本与总体所做的假设之间的差异是由于所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的,具有显著性。在进行独立样本T检验之前,需要对数据进行正态性检验,满足正态性才能进一步分析。如果数据不满足正态性,可以采用数据转化或非参数秩和检验等方法。根据数据序列的特点,T检验可以分为四种类型:单样本T检验、配对样本T检验、独立样本等方差T检验和独立样本异方差T检验。当P值小于0.05时,说明差异有统计学意义,而小于0.01时则表示差异非常显著。因此,5%的显著水平是指通过数据分析来判断样本与总体的差异是否显著的一种标准。
        摘自:http://tieba.baidu.com/p/8654784148


        4楼2023-10-24 16:13
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