如何解释sig。 spss中的数值（双面）

通常，当您在 SPSS 中执行统计测试时，输出表包含一个Sig。值（双边） 。

该值表示检验的两侧 p 值。

如果该值低于您的显着性水平（常见选择为 0.05 或 0.01），则您可以拒绝检验的原假设。

本教程提供了有关如何解释Sig 的示例。不同统计检验的（双面）值。

示例 1：单样本t 检验

单样本 t 检验用于测试总体平均值是否等于某个值。

例如，假设植物学家想知道某种植物物种的平均高度是否等于 15 英寸。她随机抽取了 12 种植物并记录了每种植物的高度（以英寸为单位）。

然后，它使用该样本通过以下原假设和备择假设执行单样本 t 检验：

• H ₀ : μ = 15（实际总体平均值等于 15 英寸）
• H _A : μ ≠ 15 (实际人口平均值不等于15英寸)

她在 SPSS 中运行这一单样本 t 检验并得到以下结果：

西格。该值（两侧）为0.120 。

这表示两侧 p 值，对应于具有 11 个自由度的值 -1.685。

由于检验的 p 值 (0.120) 不小于 0.05，因此我们无法拒绝原假设。

换句话说，我们没有足够的证据表明该植物物种的真实平均高度不是 15 英寸。

示例 2：两个样本t 检验

双样本t检验用于检验两个总体的平均值是否相等。

例如，假设研究人员想知道新的燃料处理是否会导致特定汽车每加仑的平均里程发生变化。为了测试这一点，他们进行了一项实验，其中 12 辆汽车接受了新的燃料处理，而 12 辆汽车则没有。

研究人员使用以下原假设和替代假设进行双样本 t 检验：

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂ （两个群体之间的平均 mpg 相等）
• H ₁ : μ ₁ ≠ μ ₂ （两个群体之间的平均 mpg 不相等）

他们在 SPSS 中进行了双样本 t 检验，得到了以下结果：

西格。值（2 面）为0.167 。

这表示双尾 p 值，对应于具有 22 个自由度的 -1.428 值。

由于检验的 p 值 (0.167) 不小于 0.05，因此我们无法拒绝原假设。

换句话说，我们没有足够的证据表明接受治疗的汽车和未接受治疗的汽车的真实平均每加仑英里数是不同的。

其他资源

以下教程解释了如何在 SPSS 中执行各种统计检验：

如何在 SPSS 中执行单样本 t 检验
如何在 SPSS 中执行双样本 t 检验
如何在 SPSS 中执行配对样本 t 检验