SPSS中,如何通过t值判断差异是否显著方差齐性,看上面一排的结果（T值）,怎么知道这个对比的差异是否显著呢?（没有像相关那样的*号啊- -）.要多少值是无差异,多少值是有差异,多少值是差异显著呢?另外一问如何用SPSS做逐步回归分析.我会再加分的（因为怕没人回答所以先不给太多分）!还有请问t值负数是什么意思
西夏驸马輳
实际上不是看t值啊,是看后面的sig的大小,也就是我们经常说的p啦,p的两个常用检验标准是0.05和0.01,分别表示不显著、显著和非常显著.也就是说如果sig小于0.01就表示非常显著,如果位于0.05和0.01之间就表示显著,如果位于0.05以上就表示不显著了.至于t值有些时候是负值也是正常的,说明你的平均数比常模要小（回想一下t的计算公式就明白的）.这方面你发帖子蛮多的嘛,努力学习啊
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【教程】教你如何读懂线性回归lm的结果summary（判断显著性）
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本帖最后由 hunt4game 于
15:35 编辑
& lm.sol &- lm(Y ~ . ,data=a);summary(lm.sol)
lm(formula = Y ~ ., data = a)
Residuals:
& & Min& && &1Q&&Median& && &3Q& &&&Max
-28.349 -11.383&&-2.659&&12.095&&48.807
Coefficients:
& && && && &Estimate Std. Error t value Pr(&|t|)& &
(Intercept) 43.65007& &18.05442& &2.418&&0.02984 *
X1& && && &&&1.78534& & 0.53977& &3.308&&0.00518 **
X2& && && & -0.08329& & 0.42037&&-0.198&&0.84579& &
X3& && && &&&0.16102& & 0.11158& &1.443&&0.17098& &
Signif. codes:&&0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 19.97 on 14 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5493,& && &&&Adjusted R-squared: 0.4527
F-statistic: 5.688 on 3 and 14 DF,&&p-value: 0.009227
上面的例子源于薛毅书的6.2习题，下面，我们一一解读summary的内容：
直接看到Coefficients这一部分，依次四个值是：
Estimate Std. Error t value Pr(&|t|)&&
估值，标准误差，T值，P值
其中，我们可以直接通过P值与我们预设的0.05进行比较，来判定对应的解释变量的显著性（我们检验的原假设是，该系数是否显著为0，P&0.05则拒绝原假设，即对应的变量显著不为0），我们可以看到截距项Intercept和X1都可以认为是在P为0.05的水平下显著不为0，通过显著性检验
下面，我们看Multiple R-squared和Adjusted R-squared这两个值，其实我们常称之为“拟合优度”和“修正的拟合优度”，是指回归方程对样本的拟合程度几何，这里我们可以看到，修正的拟合优度=0.4527，也就是大概拟合程度不到五成，表示拟合程度很一般。这个值当然是越高越好，当然，提升拟合优度的方法很多，当达到某个程度，我们也就认为差不多了。具体还有很复杂的判定内容，有兴趣的可以看看：
最后，我们看F-statistic，也就是我们常说的F统计量，也成为F检验，常常用于判断方程整体的显著性检验，其P值为0.009227，显然是&0.05的，我们可以认为方程在P=0.05的水平上还是通过显著性检验的。
这样，我们可以稍微这样总结一下：
T检验是检验解释变量的显著性的；
R-squared是查看方程拟合程度的；
F检验是检验方程整体显著性的；
如果是一元线性回归方程，T检验的值和F检验的检验效果是一样的，对应的值也是相同的，大概就是这样吧。
似乎没错，个人学习心得和经验，仅供参考，不够权威，有统计大牛看出错误麻烦点出！！！
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，很好，谢谢诶分享
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恩不错，楼主下了很大功夫，期待您的更详尽解析。有点不解：
如果是一元线性回归方程，T检验的值和F检验的值也是相同的
“值也是相同的”这是什么意思啊
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不错，不错，正为这个感到迷惑呢
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chunyisong 发表于
恩不错，楼主下了很大功夫，期待您的更详尽解析。有点不解：
“值也是相同的”这是什么意思啊
我修改了语句，现在应该可以理解了。
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如果　(Intercept）这个参数不显著。。。下面的变量有一个显著这样的话应该怎么判断呢
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iamhuyg 发表于
如果　(Intercept）这个参数不显著。。。下面的变量有一个显著这样的话应该怎么判断呢
这个是截距项，去除截距项，回归曲线就是过原点的线了。
一般而言，截距项显著与否不要差距太大就好了，也就是说一般而言，并不怎么注重这个值的显著性检验
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很好啊& && &
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谢谢楼主分享，当初我对这几个指标迷惑了很久。
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【求助】独立样本T检验中两个样本平值均差挺多但是无显著性是为何？
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两个样本数据分别如下：均值如下：T检验结果如下：levene's检验表明方差不齐，所以看第二行的sig.值即两组数据无显著差异。我的问题是：两组数据均值差得有点大，T检验结果是否可靠？（两组数据均符合正态分布）求助各位大神~~
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这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。
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样本量太小，power不够
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样本量太小，应该考虑用非参数检验。Wilcoxon Rank sum test
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这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。
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四叶虫 edited on
四叶虫 这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。 又学习到了！！！
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四叶虫 这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。
谢谢回答得这么具体~！学到很多！~
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edragon1983 样本量太小，power不够 好的，谢谢回答~
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jeffylin 样本量太小，应该考虑用非参数检验。Wilcoxon Rank sum test 好的，谢谢回答~！GET!
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麻烦各位给看看为什么我这个没有统计学差异啊，谢谢。
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回复10楼：标准差太大，再看数据是否有极端值，先整理数据，剔除极端值。
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开心签到天数: 4 天连续签到: 1 天[LV.2]偶尔看看I
本帖最后由 wanghaidong918 于
06:13 编辑
我使用SFA方法，Frontier软件只显示了t-ratio,请问已知T值用stata如何求出对应的P值。求程序，请各位帮忙解决下
载入中......
invttail(n,p)
2e-10 to 2e+17 (may be nonintegral)
-8e+307 to 8e+307
Description:
returns the inverse reverse cumulative (upper tail or survivor)
Student's t distribution: if ttail(n,t) = p, then
invttail(n,p) = t.
自己用函数计算就可以了
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& |主题: 898, 订阅: 14
总评分:&热心指数 + 2&
snowy127 发表于
99% 2.5885%呢，请问能否告诉下我？谢谢你了
本帖最后由 蓝色 于
20:01 编辑
& & invttail(n,p)
& && & Domain n:& &&&2e-10 to 2e+17 (may be nonintegral)
& && & Domain p:& &&&0 to 1
& && & Range:& && &&&-8e+307 to 8e+307
& && & Description:&&returns the inverse reverse cumulative (upper tail or survivor)
& && && && && && && && & Student's t distribution: if ttail(n,t) = p, then
& && && && && && && && & invttail(n,p) = t.
自己用函数计算就可以了
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总评分:&经验 + 100&
热心指数 + 1&
Stata版版规
<font color="#126963 发表于
85%呢，请问能否告诉下我？谢谢你了您了解了么？
在stata中xtfrontier ** ** **，tvd，直接给出p值
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Dependent Variable: RDI?
Method: Pooled Least Squares
Dependent Variable: RDI?
Method: Pooled Least Squares
Date: 04/06/15
Time: 20:29
Included observations: 8
Cross-sections included: 28
Total pool (balanced) observations: 224
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
0.2922 OPPO?
0.3701 APPR?
0.0000 ACCE?
0.4318 CUMU?
0.0000 BASE?
0.6238 Fixed Effects (Period)
Effects Specification
Period fixed (dummy variables)
R-squared 0.755135
Mean dependent var 1.518304 Adjusted R-squared 0.741209
S.D. dependent var 0.790683 S.E. of regression 0.402232
Akaike info criterion 1.072710 Sum squared resid 34.13787
Schwarz criterion 1.270707 Log likelihood -107.1435
Hannan-Quinn criter. 1.152631 F-statistic 54.22488
Durbin-Watson stat 0.381409 Prob(F-statistic) 0.000000
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看prob栏，若是小于0.05就认为是显著的
p值有置信区间的，有0-0.05，0.05-0.1当然是越低越好，越低证明越显著。低于0.1都是可以的。还有问题加扣
还有问题吗？信得过我请加
T的绝对值&#65310;2，或者p&#（一般是0.05），就可以拒绝原假设
楼主可以给我你的数据吗？
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