十萬火急……怎樣用SPSS做兩個樣本的顯著性差異檢驗？這是擬合優(yōu)度檢驗，首先將數(shù)據(jù)輸入到正確的原始假設中：無顯著性差異。替代假設：顯著差異。SPSS軟件分析-非參數(shù)檢驗-舊對話框-卡方檢驗-期望值-值

十萬火急……怎樣用SPSS做兩個樣本的顯著性差異檢驗？

這是擬合優(yōu)度檢驗，首先將數(shù)據(jù)輸入到正確的原始假設中：無顯著性差異。

替代假設：顯著差異。SPSS軟件分析-非參數(shù)檢驗-舊對話框-卡方檢驗-期望值-值-輸入0.56，0.57。將卡方值的顯著性與置信水平進行比較，我認為您將能夠判斷其余部分

如何用SPSS檢驗兩種檢測方法得到的結(jié)果有無顯著性差異？

卡方檢驗是一種常用的基于卡方分布的假設檢驗方法。最初的假設是H0：觀測頻率和期望頻率之間沒有差異。如果分析結(jié)果的p值很?。ㄒ詷O端情況的概率值作為統(tǒng)計量），則表明觀測值與期望值相差很大，應拒絕原假設。

還可以用來測試兩種方法的結(jié)果是否一致。例如，如果用這兩種方法診斷同一組人，結(jié)果是一致的。

SPSS的操作如下：

第一步：將樣本數(shù)據(jù)輸入SPSS，在變量視圖中設置變量類型；

第二步：分析描述統(tǒng)計交叉表，將分類變量和分組變量分別放入行和列中。分類變量，如某一診斷的反映結(jié)果（本例為問題1、1或0的選擇結(jié)果）；分組變量，如1和0組，本例是檢驗兩組在問題1的結(jié)果上是否存在顯著差異。

第3步：設置分析條件，點擊“精確”按鈕，將置信度設置為95%（或更嚴格的99%），點擊“繼續(xù)”；點擊“統(tǒng)計”，選擇“卡方”和“相關(guān)性”。其他選項可以默認或按需選擇。

第四步：解釋結(jié)果。以上輸出結(jié)果如下。這是卡方檢驗結(jié)果表。

表中給出了各種各樣的檢驗結(jié)果，其中皮爾遜卡方檢驗結(jié)果是最標準、最常用的卡方檢驗結(jié)果，適用于樣本量足夠的情況（腳注表示單元格0的期望計數(shù)小于5，最小期望計數(shù)為6.3，表示樣本量足夠大）已達到皮爾遜卡方的要求）。你只需要看看皮爾遜的結(jié)果。

這里，皮爾遜卡方檢驗結(jié)果sig< 0.05表明，問題1中的兩組之間存在顯著差異，符合95%的顯著性水平。

spss顯著性檢驗結(jié)果怎么看，求大神幫助？

顯著性檢驗主要取決于t值和P值。SPSS統(tǒng)計結(jié)果顯示，顯著性為顯著性，SIG為p值。以上結(jié)果P均大于0.05，說明無統(tǒng)計學差異。

顯著性問題答案是它們之間是否存在關(guān)系；相關(guān)系數(shù)問題答案是相關(guān)程度。

顯著性，也稱為統(tǒng)計顯著性，是指當無效假設為真時，拒絕無效假設的風險水平，也稱為概率水平或顯著性水平。

顯著性意味著兩個群體態(tài)度的任何差異都是由于系統(tǒng)因素而不是偶然因素造成的。我們假設所有其他可能影響兩組之間差異的因素都是可控的。因此，剩下的解釋就是我們推斷的因素，這個因素不能100%保證，所以有一定的概率值，這就是所謂的顯著水平。

一般來說，它代表了群體之間的差異化能力。在統(tǒng)計假設檢驗中，小概率事件的概率值稱為統(tǒng)計假設檢驗的顯著性水平。對同一數(shù)量進行多次測量，然后計算平均值。