1樓：
對於t檢驗一般不看t值，雖然t檢驗和f檢驗一樣是t值和f值越大越好，但標準不確定。所以一般就看看t值，主要是看t值的概率即t值的p值即t值的sig值，小於0.05就通過t值的顯著性檢驗。
spss線性回歸實驗中t值和sig值為空，沒有資料 10
2樓：長瀨綿秋
對於t檢驗一般不看t值，雖然t檢驗和f檢驗一樣是t值和f值越大越好，但標準不確定。所以一般就看看t值，主要是看t值的概率即t值的p值即t值的sig值，小於0.05就通過t值的顯著性檢驗。
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
3樓：海天盛筵
1．t值表示：逐個檢驗各自變數（
回歸）。
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。還可以利用分布的拒絕域，根據不同的分布對其進行比較
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分布理論推導出差異的概率，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．顯著性差異是乙個統計學術語。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。
4樓：巧公尺樂
在spss軟體統計結果中，不管是回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值是對每乙個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗，看它的beta值β即回歸係數有沒有意義t的數值表示的是對回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的值是回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。
5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
6樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值? 150
7樓：匿名使用者
1、p值代表：用來判定假設檢驗結果的乙個引數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。
2、t值代表：對每乙個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗。
3、f值代表：方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
擴充套件資料1、t值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。t檢驗是用t分布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。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
2、顯著性差異(significant difference)，是乙個統計學名詞。它是統計學（statistics）上對資料差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到0.
05水平或0.01水平，才可以說資料之間具備了差異顯著或是極顯著。
3、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。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。
8樓：中車四方吳彥祖
1、p值是用來判定假設檢驗結果的乙個引數。
2、f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
3、t值是對每乙個自變數的逐個檢驗。
4、sig值包含了p值。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。
擴充套件資料：spss中 t值的檢驗步驟：
下面以乙個例項的單總體t檢驗對t檢驗做一說明：
問題：難產兒出生數n = 35，體重均值x = 3.42，s = 0.40，一般嬰兒出生體
重 μ0= 3.30（大規模調查獲得），問相同否？
解：1.建立假設、確定檢驗水準α
h0：μ = μ0 （零假設null hypothesis）h1：μ ≠ μ0（備擇假設alternative hypothesis）
雙側檢驗，檢驗水準：α=0.05
9樓：帥氣的小果凍
在spss軟體統計結果中，不管是回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0.01fa(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。
10樓：義柏廠
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值，這個好像是物理裡面的一道題吧，不過具體的什麼我這邊也不太了解，所以這個問題幫你解答不了，希望你了解。
11樓：l楚輕狂
這樣才會覺得我好像不愛
用spss做回歸分析，得到的t值和sig值都是空白，怎麼回事？？？
12樓：匿名使用者
因為你不會spss操作，但是在那裡亂在點
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
請問在spss回歸分析中，sig值.000，.002，.003分別應該在t值f值上標幾顆星星？如果
13樓：南心網心理統計
一顆星是小於0.05，兩顆星是小於0.01，三顆星是小於0.001.
14樓：匿名使用者
*** ** **或者** ** **
spss 多元線性回歸結果中，係數模型下的1，b，t，sig.分別什麼意思。**等！！急求高手解答！！
15樓：匿名使用者
spss 多元線性回歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了回歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（std.error），標準化偏回歸係數（beta），回歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗p值，小於0.05的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在回歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
16樓：匿名使用者
1代表步驟，b的係數，t是個檢驗的統計量，sig是p值，小於0.05，說明這個係數不為0.
你這個都不知道，怎麼做出來的？找本教材？
spss多元回歸分析出的F檢驗的Sig值為0 75，係數b的sig值有的大於0 1有的小於0 1，怎麼分析
模型總體檢驗和係數檢驗有一定關係，但是是兩種不同檢驗方法，我替別人做這類的資料分析蠻多的 spss多元線性回歸 f檢驗的sig值都小於0.05，但是t檢驗的sig均大於，也就是係數不可以用啊！怎麼辦！有乙個是0.006，應該也是可以接受的 f檢驗和t檢驗原本就不是一回事 我替別人做這類的資料分析蠻多...
再多元線性回歸分析中，t檢驗與F檢驗有何不同如題
f檢驗是對整個模型而言的，根據是方差分解 t檢驗是針對具體的自變數而言的，根據是係數與0來比較是否有差異。南心網spss資料分析 在多元線性回歸分析中,t檢驗與f檢驗有何不同?在一元線性回歸分析中二者是否有等價的作用?20 t檢驗常能用作檢驗回歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個回歸關...
統計學中單因素分析和線性回歸分析的區別
對於因變數來說沒意義自變數當然不能納入。譬如學生的學習成績與下列因素有關 1.智商2.勤奮程度3.課程與試題難度4.興趣5.考試的臨場發揮6.等等如果你再加上與年齡身高相關那不很可笑嗎相同的原理 單因素統計和多因素回歸分析有什麼區別 一 概念不同 1 單因素統計 單因素分析 monofactor a...