t检验显著性结果怎么看

两独立样本t检验spss结果怎么看

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。

共输出t值和P值，以及还有平均值与标准差值。

从分析角度看P值和平均值更有意义，首先看P值大小，判断两组数据是否有显著性差异，P

stata如何看t检验的显著性

reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttestA之类的。

regyx1x2xn

testx1=x2=xn=0

关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。

第二看回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，

第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说，Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

方差分析的结果是怎么看的?

这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。

1、根据F值判断。

SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。

2、根据Sig.判断。

SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.

在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：

第一步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；

第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。

此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（*）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在0.01级别相关性显著会标注出“**”，在0.05级别相关性显著标注“*”等等。

df的t检验怎么看

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进行T检验分析，得到分析结果

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T检验仅可对比两组数据的差异，分析结果表

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详细的指标说明如下，其中主要关注P值大小。

可以看到两个分析项的P值均

T检验结果分析步骤

第一：分析X与Y之间是否呈现出显著性(P值小于0.05或0.01)；

第二：如果呈现出显著性；具体对比平均值大小，描述具体差异所在；

第三：对分析进行总结。

回归方程显著性检验检验统计量怎么看

我们可以直接通过P值与我们预设的0.05进行比较，来判定对应的解释变量的显著性（我们检验的原假设是，该系数是否显著为0，P

下面，我们看MultipleR-squared和AdjustedR-squared这两个值，其实我们常称之为“拟合优度”和“修正的拟合优度”，是指回归方程对样本的拟合程度几何，这里我们可以看到，修正的拟合优度=0.4527，也就是大概拟合程度不到五成，表示拟合程度很一般。这个值当然是越高越好，当然，提升拟合优度的方法很多，当达到某个程度，我们也就认为差不多了。具体还有很复杂的判定内容，有兴趣的可以看看：

baidu.com/view/657906.htm

最后，我们看F-statistic，也就是我们常说的F统计量，也成为F检验，常常用于判断方程整体的显著性检验，其P值为0.009227，显然是

这样，我们可以稍微这样总结一下：

T检验是检验解释变量的显著性的；

R-squared是查看方程拟合程度的；

F检验是检验方程整体显著性的；

如果是一元线性回归方程，T检验的值和F检验的检验效果是一样的，对应的值也是相同的，大概就是这样吧。

似乎没错，个人学习心得和经验，仅供参考，不够权威，有统计大牛看出错误麻烦点出！！！