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1、LOGOspss结杲中F值t值及其显著性sig的解释集团文件发布号：（9816UATWWMWUBWUNNJNNULDQQTYSPSS结果中，F值，t值及其显着性（S i g ）的解释用SPSS处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显着性（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/iKprobabili tydistribution）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

2、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nullhypothesis, Ho） o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。统计显着性（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）

3、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着差异呢?会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麽巧抽到这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r总体中没差别J作基础的随机变量t分布进行比较,看看在多少的机会（亦即显着性sig值）下会得到目前的结果。若显着性sig值很少，比如0.05（少於5%机率）,亦即是说，r如果总体r真的J没有差别，那麽就只有在机会很少（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r比较有信心J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J的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在着差异。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，AnalysisofVariance） r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：均数差别的显着性检验、分离各有

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