什么事显著性分析
1.概念与意义 在假设检验中，显著性水平显著性水平显著性水平显著性水平（（（（Significant level，，，，用用用用α表示表示表示表示））））的确定是假设检验中至关重要的问题。 显著性水平是在原假设成立时检验统计量的值落在某个极端区域的概率值。因此，如果取α= 0.05，如果计算出的p值小于α ，则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当然，如果真的发生了，则犯错误的可能性为5%。显然，显著性水 *** 映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性，或者说， α是指拒绝了事实上正确的原假设的概率。 2.通常的取值 α值一般在进行假设检验前由研究者根据实际的需要确定。 常用的取值是0.05或0.01。对于前者，相当于在原假设事实上正确的情况下，研究者接受这一假设的可能性为95%；对于后者，则研究者接受事实上正确的原假设的可能性为99%。 显然，降低α值可以减少拒绝原假设的可能性。因此，在报告统计分析结果时，必须给出α值。 3.进行统计推断 在进行假设检验时，各种统计软件均会给出检验统计量观测值以及原假设成立时该检验统计量取值的相伴概率（即检验统计量某特定取值及更极端可能值出现的概率，用p表示）。 p值是否小于事先确定的α值，是接受或拒绝原假设的依据。 如果p值小于事先已确定的α值，就意味着检验统计量取值的可能性很小，进而可推断原假设成立的可能性很小，因而可以拒绝原假设。相反，如果p值大于事先已确定的α值，就不能拒绝原假设。 在计算机技术十分发达，以及专业统计软件功能十分强大的今天，计算检验统计量及其相伴概率是一件十分容易迟脊答的事情。 然而，在20世纪90年代野茄以前，只有服从标准正态分布的检验统计量，人们可以直接查阅事先准备好的标准正态分布函数表，从中获得特定计算结果的相伴概率。而对于的服从t-分布、F-分布、卡方分布或其它特殊的理论分布的检验统计量（大多数的假设检验是这样），人们无法直接计算相伴概率。人们通常查阅各类假设检验的临界值表进行统计推断。这些表格以自由度和很少的几个相伴概率（通常为0.1、0.05和0.01）为自变量，以检验统计量的临界值为函数排列。 在进行统计推断时，人们使用上述临界值表根据事先确定的显著性水平，查阅对应于某一自由度和特定相伴概率的检验统计量的临界值，然后将所计算出的检验统计量与该临界值相比较。如果检验统计量的计算值大于临界值，即实际的相伴概率小于事先规定的显著性水平，便可拒绝原假设。否则，可接受原假设。 4.举例 在根据显著性水平进行统计推断时，应注意原假设的性质。 以二元相关分析为例，相关分析中的原假设是“相关系数为零”（即2个随机变量间不存在显著的相关关系）。如果计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先给定α值（如0.05），就可以认为“相关系数为零”的可能性很低， 既2个随机变量之间存在显著的相关关系。 在正态分布检验时，原假设是“样本数据来自服从正态分布的总体”。此时，如果计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先给定α值（如0.05），则表明数据不服从正态分布。只有p值高于α值时，数据才服从正态分布。这与相关分析的假设检验不同。 5.作者在描述相关分析结果时常有的失误 仅给出相关系数的值，而不给出显著性水平。这就无法判断2个随机变量间的相关性是否显著。 有时作者不是根据显著性水平判断相关关系是否显著，而是根据相关系数的大小来推断（相关系数越近1，则相关关系越显著）。问题是，相关系数本身是一个基于样本数据计算出的观测值，其本身的可靠性尚需检验。 此外，作者在论文中常常用“显著相关”和“极显著相关”来描述相关分析结果，即认为p值小于0.05就是显著相关关系（或显著相关），小于0.01就是极显著相关关系（或极显著相关）。 在假设检验中，只有 “显著”和 “不显著”，没有“极显著”这样的断语。只要计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先确定的α值，就可以认为检验结果“显著”（相关分析的原假设是“相关系数为零”，故此处的“显著”实际意味着“相关系数不为零”，或说“2个随机变量间有显著的相关关系”）；同样，只要计算出的检验统计量的相伴概率（p值）高于事先确定的α值，就可以认为检验结果“不显著”。 在进行相关分析时，不能同时使用0.05和0.01这2个显著性水平来决定是否拒绝原假设，只能使用其码慧中的1个。
显著性差异怎么分析
显著性差异分析如下：
1、建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示。
2、通过统计运算，确定假设成立的概率P。
3、根据P的大小，判断假设是否成立。
显著性差异（significant difference），是一个统计学名词。它是统计学（银巧Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的。
比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。
在培告作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P0.05表示差异性不显著；0.01P0.05表示差异性显著；配搏明P0.01表示差异性极显著。
显著性分析
1、Coefficient 系数
回归分析的系数代表了每个自变量对因变量的 贡献度 ，系数的绝对值越大，表示该变量在模型里面贡献越大，也表示了该自变量与因变量的关系越紧密。
另外这些系数的值表明了自变量与因变量的关系，比如S（总出口）的系数为0.58，则表示当总出口每增加一个单位，在其他自变量的值春慎不发生改变的时候，因变量财政收入会增加0.58个单位。
而且这个系数也表示了自变量与因变量之间的关系类型，即它分为 正向 和 负向 ，系数为正，表示正相关，系数为负，表示负相关。如下图所示：
不管是正向大还是负向大，越大，表示与因变量的关系强度越大，只不过是正相关还是负相关的问题。
该参数是整个回归模型里面 最重要的参数 ，没有之一。
2、StdError：回归系数的标准差
回归的标准误是模型中随机扰动项（误差项）的标准差的估计值。它的平方误差项的方差的无偏估计量，实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/（样本容量-待估参数的个数）。
这个值越小，表示模型的预测越准。
3、t-Statistic T统计量
在统计学里面，T统计量是假设检验的重要枢轴量，多用于陆模两样本均值检验，回归模型系数显著性检验。
T-Statistic=平均值 / 标准误
一般来来说，这个值表示，与P-value意义差不多，都是在验证零假设的情况下，模型的 显著性 ，但是有些时候P-value会有一些问题，比如丢失一些信息。计算机里面进行统计验证的时候，T统计量越大，表示越显著。
一般abs（）》=1.96 就可以
4、Probability 概率：
这个就是P值，关于它的解释，翻以前的文章，这里不多说。 一般需要小于0.05
5、6、7：Robust_SE Robust_t Robust_Pr [b] 这三个字段，分别表示了标准差的健壮度、T统计量的健壮度和概率的健壮度。
在统计学里面，Robust Test通常被翻译 稳健性检验 ，一般来说，就是通过修改（增添或者删除）变量值，看所关注解释变量的回归系数和结果是否稳健。
8、VIF （方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）） ，这个值主要验证解释变量里面是否有冗余变量（即是否存在多重共线性）。一般来说， 只要VIF超过 7.5 ，就表示该变量有可能是 冗余早森缓变量 。
显著性检验-显著性检验
什么是统计上的显著性
显著性，又称统计显著性（Statistical significance）， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。 显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值，叫显著性水平（Significant level） 扩展资料 统计学的部分检验方法 1、单因素方差分析 用于完全随机设计的多个样本均值间的比较，其统计推断是推断(H0)各样本所代表的各总体均数是否相等。方差分析方法适用于两组蚂余均数的比较。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。 2、曼惠特尼检验 曼-惠特尼秩和检验：假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。（分布存在差异） 3、多样本非参数检验 Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的 *** 。（秩和检验）.Jonckheere-Terpstra检验有点像KW检验后进一步检验位置是否存在递增递减关系。适合不同单位时间的行为序列mmse的比较 检验统计量的构造与曼惠特尼相似，如果一个样本的观测值小于另一个样本的个数较多或较少，那么，多样本的位置之间有大小关系。（J反映了单调的趋势，J越大单调趋势越显著） 参考资料来源：百度百科-显著性
什么是双尾显著性检验
通常，双尾测试用于实验研究，没有强闷团滚烈的方向期望，或者有两个竞争预测。 例如，当一个理论预测分数增加而另一个理论预测分数减少时，应该使用双尾检验。 应该使用单尾测试的情况包括在进行实验之前进行方向预测，或者强烈要求进行方向预测时。 扩展资料： 显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。 1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中小概率事件事实上发生了。那只能认为该事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。 2、观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。 3、检验所用的显著水平：针对具体问题的具体特点，事先规定这个检验标准。 4、在检验的操作中，把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标准比较，小于这个标准时，得到了拒绝原假设的证据，认为样本数据表明了真实差异存在。大于这个标准时，拒绝原假设的证据不足，认为样本数据不足以表明真实差异存在。 5、检验的操作可以用稍许简便一点的作法：根据所提出的显著水平查表得到相应的值，称作临界值，直接用检验统计量的观察值与临界值作比较，或弊观察值落在临界值所划定的尾部内，便拒绝原假设；观察值落在临界值所划定的尾部之外，则认为拒绝原假设的证据不足。 参考资料来源：百度百科 - 显著性检验
什么叫显著性检验?
显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。其基本步骤如下：
第一：提出统计假设H0和HA。
第二：构造统计量t，并根据样本资料计算t值。
第三：根据t分布的自由度，确定理论临界值t0.05和t0.01。
P值和显著性有什么区别?
显著性水平与P 值的区别： 1、表示含义不同： （1）显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。 （2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。 2、取值含义不同： （1）显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。 （2）统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P 0.05 为有统计学差异， P0.01 为有显著统计学差异，P0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。 扩展资料P值计算方法 1、P值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的)显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 2、P值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说： 左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X C} 右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X C} 双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X C} 。 参考资料来源：百度百科-显著性水平 参考资料来源：百度百科-假设检验中的P值
什么事显著性分析
1.概念与意义 在假设检验中，显著性水平显著性水平显著性水平显著性水平（（（（Significant level，，，，用用用用α表示表示表示表示））））的确定是假设检验中至关重要的问题。 显著性水平是在原假设成立时检验统计量的值落在某个极端区域的概率值。因此，如果取α= 0.05，如果计算出的p值小于α ，则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当然，如果真的发生了，则犯错误的可能性为5%。显然，显著性水 *** 映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性，或者说， α是指拒绝了事实上正确的原假设的概率。 2.通常的取值 α值一般在进行假设检验前由研究者根据实际的需要确定。 常用的取值是0.05或0.01。对于前者，相当于在原假设事实上正确的情况下，研究者接受这一假设的可能性为95%；对于后者，则研究者接受事实上正确的原假设的可能性为99%。 显然，降低α值可以减少拒绝原假设的可能性。因此，在报告统计分析结果时，必须给出α值。 3.进行统计推断 在进行假设检验时，各种统计软件均会给出检验统计量观测值以及原假设成立时该检验统计量取值的相伴概率（即检验统计量某特定取值及更极端可能值出现的概率，用p表示）。 p值是否小于事先确定的α值，是接受或拒绝原假设的依据。 如果p值小于事先已确定的α值，就意味着检验统计量取值的可能性很小，进而可推断原假设成立的可能性很小，因而可以拒绝原假设。相反，如果p值大于事先已确定的α值，就不能拒绝原假设。 在计算机技术十分发达，以及专业统计软件功能十分强大的今天，计算检验统计量及其相伴概率是一件十分容易的事情。 然而，在20世纪90年代以前，只有服从标准正态分布的检验统计量，人们可以直接查阅事先准备好的标准正态分布函数表，从中获得特定计算结果的相伴概率。而对于的服从t-分布、F-分布、卡方分布或其它特殊的理论分布的检验统计量（大多数的假设检验是这样），人们无法直接计算相伴概率。人们通常查阅各类假设检验的临界值表进行统计推断。这些表格以自由度和很少的几个相伴概率（通常为0.1、0.05和0.01）为自变量，以检验统计量的临界值为函数排列。 在进行统计推断时，人们使用上述临界值表根据事先确定的显著性水平，查阅对应于某一自由度和特定相伴概率的检验统计量的临界值，然后将所计算出的检验统计量与该临界值相比较。如果检验统计量的计算值大于临界值，即实际的相伴概率小于事先规定的显著性水平，便可拒绝原假设。否则，可接受原假设。 4.举例 在根据显著性水平进行统计推断时，应注意原假设的性质。 以二元相关分析为例，相关分析中的原假设是“相关系数为零”（即2个随机变量间不存在显著的相关关系）。如果计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先给定α值（如0.05），就可以认为“相关系数为零”的可能性很低， 既2个随机变量之间存在显著的相关关系。 在正态分布检验时，原假设是“样本数据来自服从正态分布的总体”。此时，如果计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先给定α值（如0.05），则表明数据不服从正态分布。只有p值高于α值时，数据才服从正态分布。这与相关分析的假设检验不同。 5.作者在描述相关分析结果时常有的失误 仅给出相关系数的值，而不给出显著性水平。这就无法判断2个随机变量间的相关性是否显著。 有时作者不是根据显著性水平判断相关关系是否显著，而是根据相关系数的大小来推断（相关系数越近1，则相关关系越显著）。问题是，相关系数本身是一个基于样本数据计算出的观测值，其本身的可靠性尚需检验。 此外，作者在论文中常常用“显著相关”和“极显著相关”来描述相关分析结果，即认为p值小于0.05就是显著相关关系（或显著相关），小于0.01就是极显著相关关系（或极显著相关）。 在假设检验中，只有 “显著”和 “不显著”，没有“极显著”这样的断语。只要计算出的检验统计量的相伴概率（p值）低于事先确定的α值，就可以认为检验结果“显著”（相关分析的原假设是“相关系数为零”，故此处的“显著”实际意味着“相关系数不为零”，或说“2个随机变量间有显著的相关关系”）；同样，只要计算出的检验统计量的相伴概率（p值）高于事先确定的α值，就可以认为检验结果“不显著”。 在进行相关分析时，不能同时使用0.05和0.01这2个显著性水平来决定是否拒绝原假设，只能使用其中的1个。
