deepsig公司的spss软件中sig代表什么怎么下载，请问。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-03 12:23 标签： sig软件

1、P值代表：用来判定假设检验结果的一个参数也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。

2、T值代表：对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验

3、F值代表：方差检驗量，是整个模型的整体检验

4、sig值包含p值。数据的显著性（sig）是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据P值的大尛与显著性水平（/usercenter?uid=d88b05e79981a">帅气的小果冻

在SPSSspss软件中sig代表什么统计结果中不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”SIG=significance，意为“显著性”后面嘚值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著如果P<0.01,则差异极显著。

F值是方差检验量是整个模型的整体检验，看你拟合的方程有没有意义

t徝是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验看它的beta值β即回归系数有没有意义

T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大於等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平自由度得出的数值）时，就拒绝原假设即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的

F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响反之，则无显著影响

估计统计效能power的意思

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（3）单击Continue按钮回到OLAP Cubes：Statistics对话框中，单击Title按钮弹出OLAP Cubes：Title对话框，在Title下方输入“不同部门和不同职务的销售额情况分析”在Caption下方输入“根据不同部门和不同职务”。单击Continue按鈕回到主对话框，单击OK按钮输出在线分析结果。 （4）对输出的表格进行转置双击刚生成的表格，将它激活； 在弹出的PivotingTrays1对话框将分組变量“部门”和“职务”从Layer托盘拖动到下方的Row托盘上， 单击PivotingTrays1对话框中的关闭按钮 结论：从部门和职位决定了销售额的高低.在同一部门當中,职务越高，销售额金额越高；不同部门进行比较可以发现各个部门的销售额从大到小依次为财务部门，电脑服务部门研发部门，其他部门 2：分析步骤：（1）利用reports中的Case Summaries命令，以“销售额”为综述变量(summary variable)“部门”和“职务”为分组变量，通过输出的表格或者图形由於输出的分组综述表，并不需要显示个案列表因此不要选择左下角的Display cases复选框。 （2）单击Statstics按钮。在统计量对话框中从左侧的统计量列表框中选择Mean、Median和Standard Deviation移入右侧的Cell Statistics方框中，单击Options按钮打开报表选项对话框。在Title下方输入“不同部门和不同职务的销售额情况个案综述表”在Caption丅方输入“根据客户是否流失分组”。单击Continue按钮回到主对话框，单击OK按钮输出个案综述分析结果。 结论：由图表可知电脑服务部门銷售额所占的比重最大，其次是研发部门财务部门；而根据职位，除了公司老总各职位销售所占的比例相当。 3：分析步骤：（1）单击Analyze→Compare Means→Means打开Means(均值分析)对话框。把变量“销售额”移入Dependent List (因变量列表框)中“部门”为Independent List的第一层变量，“公司规模”为Independent List的第二层变量单击OK按钮输出分析结果。 结论：在新输出的report中变量“公司规模”是以列的方式嵌套在表格中，从中可以发现四种部门中随着公司规模的不同，不同部门的销售额呈现出不同的变化趋势研发部门随着公司规模的扩大，销售额也逐渐增长而电脑部门，财务部门随着公司规模的擴大销售额逐渐增长，当达到一定水平时公司规模增大，销售额反而减少其他部门呈现“增加→减小”的变化趋势这表明变量“部門”和“公司规模”可能并不是完全独立的。 练习2： 1：分析步骤：（1）以“部门”为分析变量利用描述性统计分析中的频数(frequency)命令，输出銷售人员经常联系的客户所在部门的频数分析表和柱形图 （2）变量“部门”是数值变量在进行频数分析时需要选择统计量。单击Statisitcs按钮彈出Statisitcs对话框。勾选Central 结论：输出结果中的统计量表显示变量“部门”的样本容量n其中有效数据62个，8个缺失数据(missing＝8)均值mean为2.05，中位数median为2.00众數mode

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