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spssspss 结果中 结果中 F F 值 值 t t 值及其显著性 值及其显著性 sigsig 的解释 的解释 用 spss 处理完数据的显示结果中 F 值 t 值及其显著性 sig 都分别是解释什么的 一般而言 为了确定从样本 sample 统计结果推论至总体时所犯错 的概率 我们会利用统计学家所开发的一些统计方法 进行统计检 定 通过把所得到的统计检定值 与统计学家建立了一些随机变量 的概率分布 probability distribution 进行比较 我们可以知道 在多少 的机会下会得到目前的结果 倘若经比较后发现 出现这结 果的机率很少 亦即是说 是在机会很少 很罕有的情况下才出现 那我们便可以有信心的说 这不是巧合 是具有统计学上的意义 的 用统计学的话讲 就是能够拒绝虚无假设 null hypothesis Ho 相反 若比较后发现 出现的机率很高 并不罕见 那我们便不 能很有信心的直指这不是巧合 也许是巧合 也许不是 但我们没 能确定 F 值和 t 值就是这些统计检定值 与它们相对应的概率分布 就是 F 分布和 t 分布 统计显著性 sig 就是出现目前样本这结果 的机率 至於具体要检定的内容 须看你是在做哪一个统计程序 举一个例子 比如 你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体 而行的 t 检验 两样本 如某班男生和女生 某变量 如身高 的均数并不相同 但这差别是否能推论至总体 代表总体的情况也是存在著差异呢 会不会总体中男女生根本没有差别 只不过是你那麼巧抽到这 2 样 本的数值不同 为此 我们进行 t 检定 算出一个 t 检定值 与统计学家建立的以 总体中没差别 作基础的随机变量 t 分布进 行比较 看看在多少 的机会 亦即显著性 sig 值 下会得到目前的结果 若显著性 sig 值很少 比如 0 05 少於 5 机率 亦即是说 如果 总体 真的 没有差别 那麼就 只有在机会很少 5 很罕有的情况下 才会出现目前这样本的情 况 虽然还是有 5 机会出错 但我们还是可以 比较有信心 的说 目前样本中这情况 男女生出现差异的情况 不是巧合 是具统计学 意义的 总体中男女生不存差异 的虚无假设应予拒绝 简言之 总体应 该存在著差异 每一种统计方法的检定的内容都不相同 同样是 t 检定 可能是上述的检定总体中是否存在差异 也同能是检定总体中的单一值是否等於 0 或者等於某一个数值 至於 F 检定 方差分析 或译变异数分析 Analysis of Varia nce 它的原理大致也是上面说的 但它是透过检视变量的方差而进行的 它主要用于 均数差别的显著性检验 分离各有关因
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