显著性分析中P值在0.05水平和0.01水平上的显著有什么区别 在SPSS中，P值小于0.05与p小于0.01的区别是什么？

1、可能性不同

拒绝零假设的判断标准或者把握程度，P值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。

2、统计语言描述不同

如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著。

如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著。

扩展资料

显著性分析的SPSS应用：

1、SPSS做相关分析显著性都为0，其实是小于0.001，就是非常小的数字，点击查看可以看出具体的数字，说明显著性较好。

2、显著性表示的两个变量之间的显著性差异，数值越大，表示显著性越大，反之，表示两者之间存在较强的交互作用。

3、数据列入SPSS之前要进行数据的排查，删除异常点，得到的数据会令你惊喜；

4、方差分析的实质是检验多个总体均值是否具有显著性差异，通过观察各个观测数据的误差来源分析得到的，实际应用中方差可以来检验各种因素对因变量是否有显著影响。

参考资料来源：

百度百科-显著性

不同的可能性、统计语言描述不同。

1、不同的可能性

拒绝零假设或确定程度的标准是，P值在0．05水平上的概率大于在0．01水平上的概率。

2、统计语言描述不同

如果P<0.05，这意味着至少有95%的确定性发生了某事，统计学语言将其描述为在0.05水平上显著。

如果P<0.01，至少有99%的可能性会发生某些事情，而统计语言在0.001的水平上将其描述为显著的。

SPSS应用显著性分析：

1、SPSS相关分析的显著性为0，实际上小于0．001，这是一个非常小的数字。点击查看具体数字，说明意义良好。

2、显著性表示两个变量之间的显著性差异。值越大，意义越大；相反，这两个变量之间的相互作用越强。

3、在将数据纳入SPSS之前，我们应该进行数据调查，并删除异常，获得的数据会让你大吃一惊。

4、方差分析的实质是检验多个总体均值之间是否存在显著差异。

以上内容参考：百度百科-显著性

0.05代表将区间分成95%和5%的可信度里面，在95%中时代表95%是正确的可以相信，在5%中时代表不可以相信，正确的可能性只有5%。
0.01代表将区间分成99%和1%，落在99%中时，代表99%是正确的可以相信，落在1%中时代表1%的可能性是正确的，不可以相信。

如果要求的检验标准非常高的话，就参考0.01的水平下的相关，此时0.05水平的就没有显著相关了；如果你的检验标准一般的话就可以，那就参照0.05的水平下，此时0.05和0.01两个水平的都表示有显著相关了

如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著。
如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著。

用spss做方差分析，显著水平设定成0.05或0.01有什么区别吗？~

用spss做方差分析，显著水平设定成0.05或0.01的区别在于是否拒绝原假设的判定强弱不同。显著性水平取0.01，是在原假设事实正确的情况下，研究者接受这一假设的可能性为99%。显著性水平取0.05，研究者接受事实正确的原假设的可能性为95%。
显著性水平是在原假设成立时检验统计量的值落在某个极端区域的概率值，估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。通常有两种取值0.01和0.05。
1、如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝原假设的条件。
2、如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒接原假设的条件。
3、如果P值>0.05，说明结果无法拒绝原假设。

扩展资料：
当原假设为真时，根据样本观察结果计算的检验统计量落入拒绝域的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。小概率通常用0.01或0.05.
显著性水平为0.05时，即: 在原假设成立的情况下，只有0.05的概率才能出现目前数据的实际情况，那就是表明原假设可能不对。所以p值越小，就越能拒绝原假设。一般而言，小于0.05就足够拒绝零假设了。但在某些特殊领域，如生物、医药研究中，对显著性水平的要求会更小一些，可以取0.01。

统计学中p值的意义是什么?
答：在统计语言表达上，如果p值小于0.01，则称作0.01水平显著，例如，研究人员分析X对Y是否存在影响关系时，如果X对应的p值为0.00（由于小数位精度要求，展示为0.00），则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99％的把握，统计语言描述为X在0.01水平上呈现显著性。如果P值小于0.05(且大于或等于0.01)...

p值大于0.05小于0.1是显著还是不显著
答：你此处的0.05，或0.1，在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准，在假设检验中为I类错误)，是用于判断差异存在还是不存在的界值点。判断准则：若P>α，可认为各处理间无差异，若P<=α，可认为各处理间有差异。如果取α=0.05，则P<0.05时，差异存在；如果取α=0.1，则P<0.1时，差异...

差异显著p值的标准
答：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。

显著性水平大于0.05是显著还是不显著?
答：所以有一定的概率值，叫显著性水平(Significant level)。显著性水平的判断：显著性检验主要看t值和P值，在SPSS显示的结果中，significance是显著性的意思，sig即代表P值，以上结果P均大于0.05，表明不存在统计学差异。显著性回答的问题是他们之间是否有关系；相关系数回答的问题是相关程度强弱。

求数据统计中用spss中的p<0.05和p<0.01是什么意思,怎么得来的?_百度...
答：0.05或0.01），决定接受或拒绝H0。P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。如 P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。

p值大于0.05说明什么?
答：由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。统计学p值>0.05的意义它是进行检验决策的另一个依据。p值大于0.05说明的含义 p值大于0.05说明的含义是这个是概率论和统计学里看到的吧这个P是显著性概率，当这个概率...

显著性水平和P值有什么不同?
答：P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从...

显著性检验大于0.05是什么意思
答：所以有一定的概率值，叫显著性水平(Significant level)。显著性水平的判断：显著性检验主要看t值和P值，在SPSS显示的结果中，significance是显著性的意思，sig即代表P值，以上结果P均大于0.05，表明不存在统计学差异。显著性回答的问题是他们之间是否有关系；相关系数回答的问题是相关程度强弱。

显著性水平与P 值有何区别
答：P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从...

p值大于0.05接受还是拒绝?
答：2、根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。p值的用处：p值可通过计算chi-square后查询卡方分布表得出，用于判断H0假设是否成立的依据。为什么小于0.05就很重要？大部分时候，我们假设错误拒绝H0的概率...