众文网1.如何进行显著性分析
利用SPSS进行统计检验
在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。
一、统计检验的基本原理
统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为：
1.建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示；
2.通过统计运算，确定假设成立的概率P。
⒊ 根据P 的大小，判断假设是否成立。如表6-12所示。
二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验
Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。其一般步骤：
第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
(1)如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数（）的差异是否显著。其Z值计算公式为：
其中是检验样本的平均数；
是已知总体的平均数；
S是样本的方差；
n是样本容量。
(2)如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为：
其中，1、2是样本1，样本2的平均数；
是样本1，样本2的标准差；
是样本1，样本2的容量。
第三步，比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断。如表6-13所示。
第四步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
【例6-5】某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如表6-14所示，比较两组前测和后测是否存在差异。
由于n>30，属于大样本，应采用Z检验。由于这是检验来自两个不同总体的两个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。
计算前测Z的值
= -0.658
∵=0.658∴ 前测两组差异不显著。
再计算后测Z的值
= 2.16
∵ = 2.16>1.96
∴ 后测两组差异显著。
三、小样本平均差异的显著性检验——t检验
t检验是用于小样本（样本容量小于30）时，两个平均值差异程度的检验方法。它是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。其一般步骤如下：
第一步，建立虚无假设，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量t值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
(1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
(2)如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
第三步，根据自由度df= n-1，查t值表，找出规定的t理论值（见附录）并进行比较。理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t (df)0.01和t (df)0.05
第四步，比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，依据表6-15给出的t值与差异显著性关系表作出判断。
第五步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论
2.论文中p<0.05 或者>0.05 表示什么意思
一、P>0.05 表示无显著性差异；0.01<P<0.05 表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。
二、P值计算方法：
1. 左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
2. 右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
3. 双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
三、扩展资料：关于P值（资料来源：网页链接）
1. P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
2. P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
3.差异显著性分析是什么
原发布者：lsplisiai
利用SPSS进行统计检验在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。一、统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为：1.建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示；2.通过统计运算，确定假设成立的概率P。⒊根据P的大小，判断假设是否成立。如表6-12所示。二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。其一般步骤：第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。（1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数（）
4.显著性差异分析
原发布者：xiaoguihuner
4.数据的评价——显著性检验显著性检验的意义•利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。显著性检验的作用•分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系统误差。•因此分析结果的差异需进行统计检验或显著性检验。显著性检验的判断1.对标准试样或纯物质进行测定，所得到的平均值与标准值不完全一致；2.采用两种不同分析方法或不同分析人员对同一试样进行分析时，所得两组数据的平均值有一定的差异；问题：差异是由什么原因引起的？偶然误差还是系统误差？这类向题在统计学中属于“假设检验”。-如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为它们之间有明显的系统误差，-否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起的正常情况。显著性检验的步骤显著性检验的一般步骤是：1.做一个假设，即假设不存在显著性差异，或所有样本来源于同一体。2.确定一个显著性水准，通常等于0.1,0.05,0.01等值，分析工作中则多取0.05的显著性水准，即置信度为95%。3.统计量计算和作出判断。•下面介绍t检验法和F检验法。t检验法（1）平均值与标准值（）的比较a.计算t值t计算XnSb.••根据要求的置信度和测定次数查表，得：
5.用spss如何描述论文的显著性分析怎么在右上角标ab
标记字母法简介
首先将全部平均2113数从大到小依次排列。然后在最大的平均数上标上5261字母a；并将该平均数与以下各平均数相比，凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。再以该标有b的平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比较4102，凡不显著的也一律标以字母b；再以标有b的最大平均数为标推，与以1653下各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c，·”…如此重复进行下去，直至最小的一个平均数有了版标记字母为止。这样各平均数间，凡有一个相同标记字母的即为差异不显权著，凡具不同标记字母的即为差异显著。
6.P值和显著性有什么区别
显著性水平与P 值的区别：
1、表示含义不同：
(1)显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。
(2)P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。
2、取值含义不同：
(1)显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
(2)统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。
扩展资料
P值计算方法
1、P值是：
1） 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2） 拒绝原假设的最小显著性水平。
3） 观察到的（实例的）显著性水平。
4） 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
2、P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} （当C位于分布曲线的右端时） 或P = 2P{ X< C} （当C 位于分布曲线的左端时） 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
参考资料来源：搜狗百科-显著性水平
参考资料来源：搜狗百科-假设检验中的P值