spss結果中F值t值及其顯著性sig的解釋

1、spss 結果中， F 值， t 值及其顯著性（ sig ）的解釋用 spss 處理完數(shù)據(jù)的顯示結果中， F 值， t 值及其顯著性（ sig ） 都分別是解釋什么的？一般而言，為了確定從樣本 （sample） 統(tǒng)計結果推論至總體時所犯 錯的概率， 我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法， 進行統(tǒng)計檢 定。通過把所得到的統(tǒng)計檢定值， 與統(tǒng)計學家建立了一些隨機變量的 概率分布 （probability distribution） 進行比較，我們可以知道在多 少%的機會下會得到目前的結果。倘若經(jīng)比較后發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)這結果的 機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現(xiàn)；那我 們便可以有信心的

2、說，這不是巧合，是具有統(tǒng)計學上的意義的 （ 用統(tǒng) 計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設 null hypothesis,Ho） 。相反， 若比較后發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)的機率很高，并不罕見；那我們便不能很有信心 的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。F 值和 t 值就是這些統(tǒng)計檢定值，與它們相對應的概率分布，就 是 F 分布和 t 分布。統(tǒng)計顯著性（ sig ）就是出現(xiàn)目前樣本這結果的 機率。至於具體要檢定的內(nèi)容，須看你是在做哪一個統(tǒng)計程序 舉一個例子， 比如，你要檢驗兩獨立樣本均數(shù)差異是否能推論至總體， 而行的t 檢驗。兩樣本 （ 如某班男生和女生 ） 某變量（如身高 ）的均數(shù)并不相同，

3、但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢？會不會總體中男女生根本沒有差別，只不過是你那麼巧抽到這 2樣本的數(shù)值不同？為此，我們進行 t 檢定，算出一個 t 檢定值， 與統(tǒng)計學家建立的以 總體中沒差別 作基礎的隨機變量 t 分布進行比較，看看在多少 %的機會（ 亦即顯著性 sig 值）下會得到目前的結果。 若顯著性 sig 值很少，比如 0.05（ 少於 5%機率） ， 亦即是說，如果總體真的沒有差別，那麼就 只有在機會很少 （5%）、很罕有的情況下， 才會出現(xiàn)目前這樣本的情況雖然還是有 5%機會出錯，但我們還是可以比較有信心的說：目前樣本中這情況 （男女生出現(xiàn)差異的情況 ） 不是巧合，是具統(tǒng)計 學意義的，總體中男女生不存差異的虛無假設應予拒絕，簡言之，總體 應該存在著差異。每一種統(tǒng)計方法的檢定的內(nèi)容都不相同，同樣是 t- 檢定，可能是上述的檢定總體中是否存在差異，也同能是檢定總體中的單一值是否等於 0 或者等於某一個數(shù)值。至於F-檢定，方差分析（或譯變異數(shù)分析，Analysis of Variance），它的原理大致也是上面說的， 但它是透過檢視變量的方差而進行 的。它主要用于： 均數(shù)差別的顯著性檢驗、 分離各有關因素