配对T检验相关性不显著还可以看显著性吗

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

独立样本t检验试用于单因素被试间设计的差异检验,比如考察同一个班中不同性别学生的数学测验成绩是否有差异,就将男生的成绩列为一列,女生成绩一列进行独立样本t检验,即两组数据来自于不同组被试；配对样本t检

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

是看P值.如果采用独立样本T检验,首先要看这些样本是否符合“正态性”、“独立性”和“方差齐性”,故在SPSS中会给出“方差齐性”的F检验结果,如果F检验为方差齐性（P〉0.05）,则再看T检验中的P值

t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

独立样本检验吧,配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的配对总体的均值是否有显著差异进行判断的,一般都是用于前后对比,如用一种教法教过后的成绩与之前的对比之类的.

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

结果如下结果表明,2组数据在配对T检验时,差异不显著,t=1.122,p = 0.299

T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.

在5%的显著性水平下不显著,那就看在10%下是否显著,仍旧无法通过显著性检验则可剔除或者引入变量,或者变换函数形式

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这

看最后一个表（成对样本检验）的sig下面的值,这个表就是t检验的结果,sig小于0.05表示显著的差异,小于0.01表示极其显著的差异,从你的数据来看应该是对1和对6都存在显著性的差异.成对样本统计量

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联.但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊.顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚.而且22个题最好合并一下维度,否