第1个回答 2024-01-29
p值，也称显著性值或者Sig.值，用于描述某件事情发生的概率情况，其取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1。在绝大多数情况下，如果p值小于0.01，则说明至少有99％的把握，如果p值小于0.05（且大于或等于0.01），则说明至少有95％的把握，如果p值小于0.1（且大于或等于0.05），则说明至少有90％的把握。
在统计语言表达上，如果p值小于0.01，则称作0.01水平显著，例如，研究人员分析X对Y是否存在影响关系时，如果X对应的p值为0.00（由于小数位精度要求，展示为0.00），则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99％的把握，统计语言描述为X在0.01水平上呈现显著性。
如果P值小于0.05(且大于或等于0.01)，则称作在0.05水平上显著。例如，研究人员在研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异时，如果对应的P值为0.01，则说明在0.05水平上呈现出显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握。绝大多数研究希望P值小于0.05，即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于0.05，如方差齐性检验时需要P值大于0.05（此处P值大于0.05说明方差不相等）。
可以利用SPSSAU进行计算，假设计算方差分析中的p值，从而判断模型是否显著。分析不同学历对某产品的满意度是否有显著性差异。
如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为0.606，p值为0.613大于0.1，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。
第2个回答 2024-01-31
在统计学中，P值是用来判断实验结果是否显著的指标之一。通常情况下，如果P值小于显著性水平（如0.05或0.01），就可以认为实验结果是显著的，即与原假设有差异；如果P值大于显著性水平，则实验结果不显著，即与原假设没有差异。
具体来说，P值是指在进行实验或数据分析时，观察到的结果出现的概率。如果P值很小（通常小于0.05或0.01），则说明观察到的结果不太可能是偶然事件，而是由于实验处理或数据分布的差异引起的。因此，可以认为实验结果是显著的。
需要注意的是，P值只是一种统计指标，不能完全代表实验结果的意义。在分析实验结果时，还需要综合考虑其他因素，如实验样本的大小、实验设计的合理性等。同时，P值也不是唯一的判断标准，有时还需要结合其他统计指标如效应量、置信区间等进行综合判断。
具体来说，P值是指在进行实验或数据分析时，观察到的结果出现的概率。如果P值很小（通常小于0.05或0.01），则说明观察到的结果不太可能是偶然事件，而是由于实验处理或数据分布的差异引起的。因此，可以认为实验结果是显著的。
需要注意的是，P值只是一种统计指标，不能完全代表实验结果的意义。在分析实验结果时，还需要综合考虑其他因素，如实验样本的大小、实验设计的合理性等。同时，P值也不是唯一的判断标准，有时还需要结合其他统计指标如效应量、置信区间等进行综合判断。
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