SPSS 的計算方式存在顯著差異

有必要計算每個品種的感染率與總感染率之間差異的顯著性。 你是怎麼計算的？ 卡方檢驗用於將資料輸入到SPSS中，如果是獨立樣本，則使用輸入組列，第一組變數定義為1

此圖中的方差分析 f 檢驗不顯著。 有兩種方法可以檢視顯著性檢驗結果。

1.根據F值判斷。

SPSS的**輸出中的“f”是樣品的計算結果。 然後，考慮顯著性檢驗的閾值和f統計量的自由度，在f檢驗表中找到f的截止值（下表是=的f截止表，如果設定為或應找到對應的f檢驗表）。 最後，將SPSS計算出的F值與F臨界值進行比較，如果大於臨界值，則可以說該結果在意義上是顯著的，否則不顯著。

2. 根據 SIG判斷。

SPSS輸出的訊號結果，計算出的 f 值根據自由度轉換為 p 值，可以直接基於 sig判斷它是否重要，如果 sig<意義重大，否則就不重要了，這種方法比較方便。

在此基礎上擴充套件Z檢驗、T檢驗、卡方檢驗等在判斷顯著性或假設檢驗方面相似，要麼根據相應的檢驗表，要麼根據p值。 如果根據檢查表判斷，可以分為三個步驟：

第一步，計算統計量的觀測值，比如這裡的f值，在這一步中，直接輸出SPSS;

第二步是查詢表，根據自由度找到臨界值;

第三步，將SPSS輸出的統計觀測值與查詢表得到的臨界值進行比較，得到結果。

相比之下，從p值判斷很簡單，SPSS已經計算出樣本中的p值並輸出出來，只需將p值與 進行比較即可。

此外，在某些情況下，SPSS還會自動用星號（*）的數量來標記它是否顯著，例如，在進行相關係數分析時，水平相關性顯著標有“**”，在水平相關性中標有“*”等。

只要用來表示是由於抽樣誤差還是品牌之間確實存在差異，如果p小於它，就可以認為是品牌造成的。

顯著差異是乙個統計術語。 這是對資料差異的統計評估。 通常，實驗結果處於乙個水平或水平，然後才能說資料之間存在顯著或極其顯著的差異。

原則。 當資料之間存在顯著差異時，意味著參與比對的資料不是來自同一人群，而是來自兩個有差異的不同人群，而這種差異可能是由於參與比對的資料來自不同的實驗物件。

例如，在一些一般能力傾向測試中，具有大學學位的科目組和具有小學學歷的科目組的結果之間會有顯著差異。 也可能是由於實驗處理導致測試物件的特徵發生了根本性的變化，因此與前測和後測的資料會有顯著差異。

可以證明你輸入的兩組資料之間確實存在顯著差異，如果是實驗組和對照組，則說明兩種處理或兩種材料之間確實存在顯著差異。

顯著差異表明您的 H1 假設更正確，而不是表明您的 H1 假設更正確，必須區分兩者。

在執行獨立樣本 t 檢驗之前，應測試資料的正態性。 只有當正態性滿足時，才能進行進一步的分析，如果不滿足，則可以使用資料轉換或非引數秩和檢驗。

分層資料和連續資料不需要設定虛擬變數。 多類別變數需要設定虛擬變數。 虛擬變數ABCD有四種型別，以A為參考，則解釋為B對A有影響，C對A沒有影響，D對A沒有影響。

t 檢驗

適用於比較具有均勻連續資料、正態分佈和方差的兩組間小樣本，並檢驗兩種處理的均值差異是否顯著。

SPSS 提供的 t 檢驗有 3 種形式，分別是單樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 奶嘴和配對樣本 t 檢驗。

參考以上內容：百科全書-差異顯著性檢驗。

1、首先，將這兩組資料分別設定為X和Y，開啟SPSS，點選左下角的變數檢視選項卡，在名稱列的第一行輸入Y，在第二行輸入X，返回資料檢視選項卡，輸入對應的資料。

2、然後分析資料，選擇Y和X進入各自的對話方塊，然後按OK，在輸出視窗中檢視表係數，然後檢視最右邊的SIG列，看到X對應的SIG值，如果這個SIG值大於你之前設定的A值， 那麼兩組數字之間沒有顯著差異，如果這個SIG值小於你之前設定的A值，那麼兩組數字之間就有顯著差異。

3.例如，如果你預設了a=並找到sig=，那麼<，所以你應該否定原假設（原假設一般假設它們之間沒有差異），並認為兩組數字之間存在顯著差異。

檢驗方法：介紹了兩組10名品酒師對一批白葡萄酒和一批紅葡萄酒的結果，以及這兩批葡萄酒對應的理化指標和釀酒葡萄對應的成分指標。 採用T檢驗分析兩組品酒者的結果，以確定兩組之間的差異。

採用配對雙樣本均值分析，採用t檢驗分析各組品酒師對某款酒的評分平均值，得到兩組品酒師對某款酒的雙尾概率p，並根據其量級和顯著性概率判斷兩組品酒師對同一款酒的顯著性差異。

1、首先，將這兩組資料分別設定為X和Y，開啟SPSS，點選左下角的變數檢視選項卡，在名稱列的第一行輸入Y，在第二行輸入X，返回資料檢視選項卡，輸入對應的資料。

2、然後分析資料，選擇Y和X進入各自的對話方塊，然後按OK，在輸出視窗中檢視表係數，然後檢視最右邊的SIG列，看到X對應的SIG值，如果這個SIG值大於你之前設定的A值， 那麼兩組數字之間沒有顯著差異，如果這個SIG值小於你之前設定的A值，那麼兩組數字之間就有顯著差異。

3.例如，如果你預設了a=並找到sig=，那麼<，所以你應該否定原假設（原假設一般假設它們之間沒有差異），並認為兩組數字之間存在顯著差異。