1樓：匿名使用者
通常不需要你去自己設定，spss預設顯著性水平alpha=，這個值是約定俗成的。沒有什麼特別的理由，沒有必要調高或調低。
個別時候特殊需要你可以設定為，但最好不要調高到。因為通常顯著性概率在之間被視為邊緣顯著。
2樓：匿名使用者
一般是和，也可以放寬到。
怎樣用spss分析這兩組資料的相關性
使用spss軟體時，如何設定相關分析時的顯著性水平的值（0.5及0.01）？能不能設定成其它值？
3樓：匿名使用者
顯著性水平怎麼還有？是不是筆誤？
spss軟體在計算相關分析的時候是不需要設定顯著性水回平的，答也沒必要設定成其他值的，因為計算結果會提供給你具體p值，如p=，即p<，如果p=0.
0012,則p<。
4樓：微微晴
顯著性水平一般設定成1%,5%,10%，5%最常用。分別對應99%，95%，90%的置信區間。
5樓：匿名使用者
這個都是預設為，不能進行設定的。
spss如何設定顯著性水平?
6樓：過去的日子
這個不是設定的，迴歸結果出來以後，p值如果小於就是在10%的水平上顯著，如果小於就是5%上顯著，如果小於就是1%上顯著。
顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。
它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
概念估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率為顯著性水平，用α表示。
1-α 為置信度或置信水平，其表明了區間估計的可靠性。
統計假設檢驗也稱為顯著性檢驗，即指樣本統計量和假設的總體引數之間的顯著性差異。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。
顯著性差異就是實際樣本統計量的取值和假設的總體引數的差異超過了通常的偶然因素的作用範圍，說明還有系統性的因素髮生作用，因而就可以否定某種條件不起作用的假設。假設檢驗時提出的假設稱為原假設或無效假設，就是假定樣本統計量與總體引數的差異都是由隨機因素引起，不存在條件變動因素。
假設檢驗運用了小概率原理，事先確定的作為判斷的界限，即允許的小概率的標準，稱為顯著性水平。如果根據命題的原假設所計算出來的概率小於這個標準，就拒絕原假設；大於這個標準則不拒絕原假設。這樣顯著性水平把概率分佈分為兩個區間：
拒絕區間，不拒絕區間。
顯著性水平不是一個固定不變的數字，其越大，則原假設被拒絕的可能性愈大，原假設為真而被否定的風險也愈大。顯著性水平應根據所研究的的性質和我們對結論準確性所持的要求而定。
顯著性水平的理解。
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。
對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
7樓：匿名使用者
具體的p值你能夠看到的，既然小於了，肯定就是小於啊。
我替別人做這類的資料分析蠻多的。
我在用spss做相關分析時，顯著性水平為0.4，是不是說明我的資料不能用？
8樓：匿名使用者
看你是做怎樣的相關分析，如果是信度、效度，這個值就比較低了，最起碼也要超過。
如果是兩個變數之間的關係，也要看你有多少樣本量，如果樣本量挺大，足以達到統計意義了。如果樣本量小，這個相關係數值就比較低。
9樓：雋冬諸承平
朋友，你好！不同的量表如果是針對同一調查物件，可以放在一個資料庫中，只要變數名不要重複就行，而且放在一個資料庫中可以增加統計分析的效率，即可多做多因素及兩問卷間的分析，各自內部也要做相關是可以只選擇你需要的變數做，只要你自己能區分兩份問卷的變數名就行。
10樓：狄天曼
顯著性水平大於的話，說明相關不顯著，按理來說是不能用的，啊誰說的幹活斤斤計較哈哈一個。
11樓：啃著麵包聽著歌
顯著性水平大於的話，說明相關不顯著，按理來說是不能用的。
12樓：金絲楠玉髓
這個是比較低，但是還看個人的實際情況。
積極**，多運動，慢慢就行了。
13樓：白少業務網路
真是的鬼故事輸入法v吃吃吃塞薩爾給你扭扭捏捏那你辦不成都是問題更何況酷狗。
如何用spss做相關性分析？？要求詳細步驟！
14樓：星願下的期盼
1、在抄spss的主介面上輸入資料襲以後，通過分析那裡點選非引數檢驗中的相關樣本。
2、這個時候來到一個新的視窗，設定檢驗對並選擇威爾科克森。
3、下一步如果沒問題，就直接進行確定。
4、這樣一來會生成詳細的資料結果，即可用spss做相關性分析了。
15樓：廣西南寧波普
分析相關。偏相關。
e 選擇一個或多個數值控制變數。
還可以使用以下選項：
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