1樓：匿名使用者
1、可能性不同
拒絕零假設的判斷標準或者把握程度，p值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。
2、統計語言描述不同
如果p<0.05，說明某件事情的發生至少有95%的把握，統計語言描述為在0.05水平上顯著。
如果p<0.01，說明某件事情的發生至少有99%的把握，統計語言描述為在0.001水平上顯著。
擴充套件資料
顯著性分析的spss應用：
2、顯著性表示的兩個變數之間的顯著性差異，數值越大，表示顯著性越大，反之，表示兩者之間存在較強的互動作用。
3、資料列入spss之前要進行資料的排查，刪除異常點，得到的資料會令你驚喜；
4、方差分析的實質是檢驗多個總體均值是否具有顯著性差異，通過觀察各個觀測資料的誤差**分析得到的，實際應用中方差可以來檢驗各種因素對因變數是否有顯著影響。
2樓：匿名使用者
顯示性別分析中品質在0.5水平和0.01水平上面顯示有什麼區別，只是出行長短不一樣。
3樓：匿名使用者
0.05代表將區間分成95%和5%的可信度裡面，在95%中時代表95%是正確的可以相信，在5%中時代表不可以相信，正確的可能性只有5%。
0.01代表將區間分成99%和1%，落在99%中時，代表99%是正確的可以相信，落在1%中時代表1%的可能性是正確的，不可以相信。
4樓：煥彩一新
如果要求的檢驗標準非常高的話，就參考0.01的水平下的相關，此時0.05水平的就沒有顯著相關了；如果你的檢驗標準一般的話就可以，那就參照0.
05的水平下，此時0.05和0.01兩個水平的都表示有顯著相關了
在spss中，p值小於0.05與p小於0.01的區別是什麼？
5樓：不是苦瓜是什麼
在spss中,p值小於0.05與p小於0.01的區別是0.
05是設定的檢驗水準。簡單來講，小於0.05就認為可以拒絕原假設。
0.05和0.01的區別是檢驗水準的不一樣，0.
01更高一些。
p值小於0.05和0.01都是存在統計學差異，沒有越小越顯著的說法，這是最容易錯的地方。
spss（statistical product and service solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，這標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。
spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
6樓：匿名使用者
都是存在統計學差異，沒有越小越顯著的說法，這是最容易錯的地方
p值和顯著性有什麼區別?
7樓：河傳楊穎
顯著性水平與p 值的區別：
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
p值計算方法
1、p值是：
1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的)顯著性水平。
4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
2、p值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c，根據檢驗統計量x的具體分佈，可求出p值。具體地說：
左側檢驗的p值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即：p = p
右側檢驗的p值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：p = p
雙側檢驗的p值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
8樓：啷哩個啷
顯著性水平是人為規定的(一般會取0.05,亦有0.01等其他值)。
p值是根據實驗結果計算得出的。兩者並不一樣。通過將計算出的p值和顯著性水平比較可以確定是否應拒絕原假設,即假設檢驗。
記錄實驗的**中似乎只給出實驗資料算出的p值,顯著性水平取0.05還是多少會讓讀者自行決定,即讓讀者去判斷此次實驗資料的p值是否足以得出拒絕原假設的結論。作者只在**「討論」部分中提及實驗的意義(通常拒絕原假設就意味著有新發現)。求採納
**中p<0.05 或者>0.05 表示什麼意思?通俗點說下 謝謝 5
9樓：樹木愛水閏
一、p>0.05 表示無顯著性差異；0.01，通常以*標記；p<0.01表示極顯著性差異，通常以**標記。
二、p值計算方法：
左側檢驗p值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
右側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
雙側檢驗p值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本資料計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。
10樓：婉姬·璋
p>0.05 表示無顯著性差異；0.01 對立假設有顯著性差異才可看作成立。 11樓：米修 你應該說的是假設檢驗的p值法吧 p值用來確定是否拒絕原假設h0，p<0.05 拒絕h0，否則接受。0.05是顯著性水平 12樓：匿名使用者 p<0.05時,對比組之間的差異具有顯著性意義;p<0.01時,對比組之間的差異具有非常顯著性意義. 這是中華醫學會的規範化。 13樓：匿名使用者 14樓：匿名使用者 概率論術語，相關性p，相關係數越接近1或-1，相關性愈大，正的表示正相關，負的表示負相關。 15樓：匿名使用者 一斤<0,05. 至於半斤嘛就》0,05 spss19.0單因素方差分析 如圖，我的p＜0.01，可是在0.05水平下呈現顯著 16樓：中子 這個問題很簡單，p值自然首先要以實際的精確數值為準，如果實際數值在0.01-0.05之間，那回就是0. 05水平的顯答著，如果在0.001-0.01之間，那就是0. 01水平顯著，實際數值你可以在sig**的具體數值上三擊（不是一般的雙擊）滑鼠，這樣可以看到具體的數字，你就知道怎麼寫了，一般比較小的sig值會被spss報表簡化為.000，顯然這不是真實數值，一般星號的標註是不會錯的，只是那個簡化數值誤導了你。 t檢驗 需要檢驗出有顯著性差別 p值最好是小於0.05還是0.01？ 17樓：冰水緣 看你的檢驗和假設是什麼，如果是想要拒絕原假設，那麼p值越小越好；反之越大越好。 18樓：匿名使用者 小於0.01差異性更好！小於0.05有統計學意義。小於0.01有顯著差異性 你的理解是bai錯誤的，實際情況正好du相反！zhip值即sig小於0.05 說明差異顯dao著，拒絕版 原假設 原假設是性別對評價沒有權顯著差異 大於0.05則不顯著，接受原假設。因此，v10差異顯著，說明性別對v10評價有明顯差異。性別對其餘幾個變數的評價都沒有什麼明顯不同。用spss軟體，結果... 答案為 34.85 2.13a 29.09 3.78ab 25.55 1.97b 24.97 1.68b 25.45 1.42b 22.72 2.14b spss顯著性分析a b c ab 怎樣確定？如下圖 5 abcd這是根據p值人為標註的 我替別人做這類的資料分析蠻多的 你這個只是frequen... 請問，這個問題你解決木有呢？我在處理資料時跟你碰到了同樣的問題 spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看 首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是 變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為...spss顯著性p值問題
spss顯著性分析a b c ab 怎樣確定？如下面的圖
用spss分析迴歸係數的顯著性，t值和t的顯著性為什麼都是一