1、SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低
2、f就是f统计量；p是p值，后面一个是多元方差分析的统计量。
3、SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
4、1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
1、
P值
代表：用来判定
假设检验
结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的
拒绝域
进行比较。
2、T值代表：对每一个
自变量
（
logistic回归
）的逐个检验。
3、
F值
代表：
方差检验
量，是整个模型的整体检验。
4、sig值包含p值。数据的
显著性
（sig）是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据P值的大小与
显著性水平
（005或001）进行相比较。如果P值001
扩展资料
1、T值主要用于样本含量较小（例如n
<
30），
总体标准差
σ未知的
正态分布
。
T检验
是用
t分布
理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与
f检验
、
卡方检验
并列。
2、
显著性差异
(
significant
difference
)，是一个统计学名词。它是统计学（
Statistics
）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到005水平或001水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
3、P值（P
value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
参考资料：
百度百科
：t检验
参考资料：
百度百科：显著性差异参考资料：
百度百科：P值1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30>
2、F值是F检验的统计量值 。F检验是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 005>
扩展资料：
F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。
统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率，如p=005提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
参考资料：
百度百科——假设检验中的P值
百度百科——F检验
百度百科——t检验
F值的意义是用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。也就是常说的求样本p值，当p值的结果为005≥p>001被认为是具有统计学意义，或结果为001≥p≥0001被认为具有高度统计学意义。
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验。
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