如何用SPSS检验？
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。
为什么对spss假设检验感兴趣的原因
为什么我对SPSS假设检验感兴趣？明确答案：我对SPSS假设检验感兴趣，是因为我从事数据分析工作，并且了解到SPSS是目前应用最广泛的统计分析软件之一，能够对数据进行可靠的假设检验。解释原因：假设检验是一种常用的统计方法，它可以帮助我们确定数据的显著性，即我们观测到的结果是否可以推广到整个样本或总体。通过对数据进行假设检验，我们可以在一定程度上减少主观因素对结果的影响，从而得到更为客观的结论。在实际工作中，对数据进行假设检验通常是分析师必需的一项技能，因此我对其感兴趣。拓展内容：除了SPSS之外，还有其他常用的统计软件和编程语言，如R、SAS、Python等，它们也可以完成假设检验的分析。此外，假设检验还有很多种类，包括t检验、方差分析、卡方检验等，而不同类型的假设检验适用于不同类型的数据分析问题。因此，在进行数据分析时，需要结合具体的问题和数据类型选择相应的假设检验方法。
