顯著性水平的理解？怎麼看顯著性水平

1樓：鯊魚星小遊戲

顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。

顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。它是在進行假設檢驗時事先確定乙個可允許的作為判斷界限的小概率標準。

假設檢驗是圍繞對原假設內容的審定而的。如果原假設正確我們接受了（同時也就拒絕了備擇假設），或原假設錯誤我們襪塌數拒絕了（同時也就接受了備擇假設），這表明我們作出了正確的決定。但是，由於假設檢驗是根據樣本提供的資訊進行推斷的，也就有犯錯誤的可能。

顯著性水平的理解告首

顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定乙個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。

事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。對顯著水平的理解必須把握以下二點：

1、顯著性水平不是衫局乙個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。

2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。

怎麼看顯著性水平

2樓：一襲可愛風

問題一：怎麼看相關係數顯著性檢驗表？這裡主要關注兩個資訊就夠了，乙個是n，那就是你的樣本容量，比如n=100的話就是有100個被試，也即100組配對的資料。

根據你的樣本量找到檢驗表裡對應的行。另乙個就是根據你定的顯著性水平來看顯著性，一般水平就夠了，比如n=100顯著性水平alpha=時，相關係數顯著性的臨界值為，也就是說這個條件下，只要相關係數r的絕對值在以上，就可以認為此相關係數在水平上顯著。

另外，一般報告的原則是，報告統計量所達到的最高顯著性水平，也就是如果你的資料達到水平的顯著，就不要說它在水平顯著了。

問題二：如何確定顯著性水平和是通常使用的值，可以理解為國際慣例。另戶可以根據實際需要選大於或者小於的值。

問題三：spss如何設定顯著性水平？具體的p值你能夠看到的，既然小於了，肯定就是小於啊。

我替別人做這類的資料分析蠻多的。

問題四：夏天如何避暑？有錢的話，到避暑聖地比如廬山去。

沒錢的話，在家裡開空調。

愛學習可以到圖書館去看書，享用免費冷氣。

愛逛街，可以去大型商場逛個夠。

實侍旁在都不愛，去游泳吧。又涼爽，又可以曬一身古天樂般的古銅色**。很白的**是不健康的啊！

問題五：【高分求教】t顯著性水平怎麼看？？？高手詳細說下，看褲磨了半天沒看出來。顯著性水平就是那個sig值，不都是0麼，怎麼會沒有達到顯著水平啊，應該都顯著的啊。

問題六老純橡：如何判斷t檢驗值是否顯著？你這個小括號裡面統計的是不是t檢驗值？如果是，那麼兩組在不同處理下，都顯示差異顯著。

t值小於即為顯著。

問題七：spss顯著性檢驗結果怎麼看，求大神幫助 5分你沒有做方差齊性檢驗嗎？

沒有方差齊性檢驗的結果，骸個f檢驗的結果是不可靠的。

我替別人做這類的資料分析蠻多的。

統計上的顯著性和實際上的顯著性的有什麼區別?

3樓：燁燁帶你懂影視

統計上的顯著性和實際上的顯著性是兩個完全不同的東西，可以是完全相反的。統計上的顯著性通常用p來衡量，而實際上的顯著性含義不是很清楚，統計上的效應量可以在一定程度上衡量實際上的顯著性。

p的含義是在零假設h0成立的條件下，得到比實際測量所得的資料更加極端的資料的概率，也就是p。上面加粗的這句話決不可漏掉，p值是在零假設成立的前提假設下的條件概率，不是在得到實驗資料後零假設成立的概率p。

p值是條件概率這一點經常被人忽略，從而導致很多對統計的誤用和誤解，即使是專業的研究者也有很多沒有意識到p的本質，國內外皆然。當p達到一定的閾限的時候，比如常見的p < 我們就會說實驗結果是顯著的。這就是統計上的顯著性。

如果我們要檢驗假設「北京的霧霾比上海的霧霾嚴重」，那麼我們會收集北京和上海在同乙個時間段內的有對比意義的區域的霧霾嚴重程度。

簡便起見，就以的量為衡量霧霾的指標，那麼我們收集的就是北京和上海的空氣中的含量，假設結果顯示北京和上海的相差200微克每立方公尺。