显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。⑴ 在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的...
在SPSS中进行显著性分析之前，首先需要准备并输入数据。数据可以是通过问卷调查、实验测量等方式收集到的，通常以表格形式展现。你可以在SPSS中通过以下步骤输入数据：打开SPSS，点击“文件” -> “新建” -> “数据”。在数据视图中，逐行输入样本数据，列标题代表各个变量的名称。2. 选择合适的检验方法 不同的显著...
t-value：t = 3.56，显示期初和期末成绩之间的差异有一定程度的显著性。p-value：p = 0.002，小于0.05，表明期初和期末成绩之间有显著差异，可以拒绝原假设。五、总结 T检验是评估两组数据是否具有显著差异的常用统计方法。在SPSS中，T检验的结果通常包含t值、p值、Levene's检验结果、均值差异及置信区间等信...
一、显著性p值怎么看 通常情况下，p值小于0.05被认为是显著的，也就是说实验结果有95%的置信度是真实有效的。如果p值小于0.01，那么实验结果就更加显著，有99%的置信度是真实有效的。如果p值大于0.05，则实验结果不显著，不能证明实验结果具有统计学意义。在进行实验的时候，我们需要确定显著性水平，通常情况...
显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了...
显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。原理 当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个...
显著性差异是指通过统计检验判断样本之间的差异是否具有统计学意义，换句话说，就是这种差异不是由于随机误差或偶然因素引起的。在SPSS中，显著性差异通常是通过假设检验来进行分析的，最常见的检验方法是t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。显著性差异的结果是通过一个叫做“p值”的统计指标来表示的。如果p值小于...
显著性水平的确定 显著性水平通常在进行假设检验之前设定，并且这个值取决于研究的性质和研究者对于犯第一类错误的容忍程度。常见的显著性水平有：- α = 0.01（1%）- α = 0.05（5%）- α = 0.10（10%）在很多科学研究中，α = 0.05 是一个常用的标准，意味着研究者愿意接受5%的风险来错误地拒绝原...
卡方检验（Chi-square test）：用于检验分类变量之间的独立性。接下来，我们将以t检验和方差分析为例，介绍如何在SPSS中进行显著性差异分析。二、SPSS进行t检验的步骤 1. 导入数据 首先，打开SPSS软件，并将数据导入。点击“文件” > “打开” > “数据”，选择包含数据的文件并导入。确保数据列已经准备好，例如...