数据sig是什么意思
spss相关性分析的结果解释？
spss相关性分析的结果解释？
spss 的相关表格每个单元格有三行数据，一个是pearson相关系数值，它代表了相关系数的大小，一个是样本容量，代表你这组数据有多少被试，最后一个是显著性检验结果，即sig（双侧），它可以用来说明你所得到的相关分析结果有没有统计意义。
通常siglt0.05即认为显著，有统计学意义，有统计学意义或者说显著的.意思是说这种相关性可以分辨出来，不表示相关的大小，就好像用显微镜可以看到细胞并不能说明细胞很大。
SPSS中P值的右上角有个b是什么意思？
那个备注 b 你完全可以无视它。关于F值的检验标准和大小 主要还是要依据后面的sig的值的，这里的F就是针对整体回归模型进行的方差检验，至于方差检验F是否显著，则需要看其对应的sig值，它本身的大小没有一定的标准，这个是跟不同原始数据计量单位有关系的
卡方值用什么字母表示？
希腊字母χ。
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性(即SIG.)小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布.由此可知,卡方是没有负数的,卡方值越大P值就越小,越显著.(ad-bc)2n/(a b)(c d)(a c)(b d)这个公式里面abcd均是计数数据,均大于等于0,而(ad-bc)2由于有平方,所以也不会为负数,所以这个公式也没有负值.
回归分析结果解读？
回归分析结果怎么解读首先来说明各个符号的含义，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，siglt0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果siglt0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关。