用SPSS进行假设检验，得出这个结果说明了什么，具体是怎么看的？

Levene's test 即方差齐性检验的P>0.05，说明方差齐性或说方差相等。
分析结果看equal variances assumed的这一行，其P=0.022<0.05，
拒绝原假设，培训前和掊训后之间存在显著性差异。
培训前489.17，培训后560.00，培训后 >培训前，说明培训有效果。

spss显著性检验结果怎么看，求大神帮助

这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。

1、根据F值判断。

SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。

2、根据Sig.判断。

SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.<α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。

在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：

第一步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；

第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。

此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（*）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在0.01级别相关性显著会标注出“**”，在0.05级别相关性显著标注“*”等等。

spss结果分析 怎么知道原假设是什么

平均数比较的原假设是：平均数相等。
正态分布的原假设是：正态分布。
方差齐次性检验的原假设是：方差相等。
相关性检验的原假设是：不相关。

用spss做问卷数据分析，得到这个结果说明数据可靠吗

要看您具体做的是分析是什么，卡方检验通常用于说明分布上的差异。

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那df呢

spss的结果分析，这个是不是就是表明原假设不成立？

看你的阿尔法的值取定，判断的时候看p值，在spss中也就是sig，

扩展

那sig等于0.145和0.713是不是就是表明拒绝原假设，假设不成立了吗？

补充

如果你按照一般的，阿尔法选择的是0.05，那那么就要拒绝

SPSS方差齐性测出来的结果怎么看？各项数值代表什么？

方差齐性检验的结果表格是按照基于均值、基于中值..等条件下得出相应的显著性水平，即sig值。t通常情况下规定，sig<0.05，拒绝方差齐性假设，反之支持。 这个是做方差齐性检验的直接目的，所以是最有用的。
前面的也就是df，是自由度，可简单理解为类别或统计量。
自由度（degrees of freedom）
当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为该统计量的自由度。

SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
希望对您有用

两独立样本t检验spss结果怎么看

两独立样本spss结果里，第一个表是描述性统计;第二个表，左边是方差齐性检验;

如果F值的Gig大于0，05，方差齐性，看右边t检验的第一行，t值，Sig就是p。如果F值的Gig小于0，05，方差不齐性，看右边t检验的第二行，t值，Sig就是p。

扩展资料

对应的第一行的p值0，510，第一行t值0，659，

独立样本t检测包括两个检验：前一个是方差齐性检验（也就是Levene检验），后一个t检验。方差齐性检验是t检验的前提。所以看结果先看方差齐性检验结果。

如自主学习动机这一项，方差齐性检验结果sig，值，也就是p值0，630>0，05，说明方差齐性（方差相等）。之后的结果全部都要看第一行，也就是假设方差相等这一行。

假设检验中，原假设和备择假设并不改变SPSS操作，得到的结果表示一样的。

不敢说以后。
现在的虚无假设H0，就是只能是H1=H2，之后证明它发生的概率小于5%，推翻它。

扩展

假设检验的原假设只能是两个均值相等。
单侧假设时出现的原假设大于等于0或小于等于0中，大于或小于的那部分怎么解释呢？

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