单样本t检验中的各数据值解释 t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。所以主要看sig 的值，这个值一般是与0.05。
怎么阅读SPSS卡方检验的结果 ASYMP.sig就是32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431333935我们常说的P值，一般来说，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异，P值大于0.05就没有显著差异。分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列。补充：第2行是校正的卡方值与P值，第4行是Fisher确切概率法计算的P值。通常规定：1、当总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数（期望频数）T≥5时，采用Pearsonχ2检验，看第1行的结果；2、当总样本量n≥40但有1≤T时，采用连续性校正χ2检验，看第2行的结果；3、当总样本量n，或最小理论频数T，或检验所得P值接近于检验水准α，采用Fisher确切概率法检验，看第4行的结果。扩展资料卡方检验最常见的用途就是考察某无序分类变量各水平在两组或多组间的分布是否一致实际上，除了这个用途之外，卡方检验还有更广泛的应用。具体而言，其用途主要包括以下几个方面：1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。如是否符合正态分布、是否服从均匀分布、是否服从Poisson分布等。2、检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率。如在36选7的彩票抽奖中，每个数字出现的概率是否各为1／36；掷硬币时，。
t检验到底是大于临界值接受原假设还是小于临界值 绝对值小于临界值则无充分理由拒绝原假设，大于的话就拒绝原假设。最好不要讲接受原假设，因为假设检验作为一种反证法，只有当你拒绝原假设，你的预先想法才能得证，而如果绝对值小于临界值，是得不出任何有用结论的，即此时你还不能认为原假设是对的，因为你无法或者犯第二类错误的概率。
