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1、spss结果中， F 值， t 值及其显著性（ sig）的解释用 spss处理完数据的显示结果中， F 值， t 值及其显著性（ sig）都分别是解释什么的？一般而言，为了确定从样本 (sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布 (probability distribution) 进行比较，我们可以知道在多少 %的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学

2、上的意义的 (用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设 nullhypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。F 值和 t 值就是这些统计检定值，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（ sig）就是出现目前样本这结果的机率。至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t 检验。两样本 (如某班男生和女生 )某变量 (如身高 )的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？

3、会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2 样本的数值不同？为此，我们进行 t 检定，算出一个 t 检定值，与统计学家建立的以总体中没差别作基础的随机变量t 分布进行比较，1 / 2看看在多少 %的机会 (亦即显著性 sig 值 )下会得到目前的结果。若显著性 sig 值很少，比如 0.05(少 xx5%机率 )，亦即是说，如果总体真的没有差别，那麼就只有在机会很少 (5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。虽然还是有 5%机会出错，但我们还是可以比较有信心的说：目前样本中这情况 (男女生出现差异的情况 )不是巧合，是具统计学意义的，总体中男女生不存差异的虚无假设应予拒绝， xx，总体应该存在著差异。每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是 t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，也同能是检定总体中的单一值是否等 xx0 或者等 xx 某一个数值。至於 F-检定，方差分析 (或译变异数分析， Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其

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