spss中的sig为0.999

SPSS中的sig是指统计假设的显著性水平，通常使用p值来表示。p值是根据样本数据计算得出的，用于判断统计结果是否具有统计学意义。当sig值为0.999时，表示p值为0.999，也就是说，在这个假设检验中，观察到的统计差异或效应大小非常小，几乎可以忽略不计。这意味着我们无法拒绝原假设，即结果不具有统计学意义。在科学研究中，通常我们希望p值小于0.05才能认为结果具有统计学意义。因此，sig为0.999的结果不具有统计学意义。

相关问题

spss 26_win64.zip

SPSS 26_win64.zip是一个文件，可能是SPSS（统计分析软件）的安装文件。SPSS是一款流行的统计分析软件，被广泛用于社会科学研究、数据分析等领域。

SPSS 26_win64.zip的命名中，“26”可能代表软件的版本号，“win64”可能代表适用于64位的Windows操作系统。

可以通过下载并解压SPSS 26_win64.zip文件，然后运行安装程序来安装SPSS软件。安装SPSS后，用户可以使用它进行各种统计分析、数据处理和图表绘制。SPSS具有友好的用户界面和强大的功能，可以进行描述性统计、回归分析、变量转换、数据可视化等各种操作。

用户在安装SPSS时需要注意以下几点：首先，确认自己的操作系统是64位的，否则无法使用该版本的SPSS；其次，在安装过程中可能需要提供许可证密钥，用户应确保拥有合法的许可证；最后，安装完成后最好及时更新软件，以获取最新的功能和修复bug。

总之，SPSS 26_win64.zip是SPSS软件的安装文件，用户可以通过下载和安装该文件来使用SPSS进行统计分析和数据处理。

上海房价影响因素spss多元线性回归分析.pd

这篇论文主要探讨上海房价受到哪些因素的影响，并采用SPSS多元线性回归分析进行研究。研究结果表明，上海房价受到多种因素的综合影响，包括人口密度、地铁站点数量、商业设施密度、教育资源密度等因素。

首先，人口密度是影响上海房价的一个重要因素。随着上海城市化进程的加速和人口数量的增加，人口密度的提高会带来更多的需求，从而使得房价上涨。

其次，地铁站点数量也是影响上海房价的因素之一。地铁作为上海市内主要交通工具，对于房价有极大的影响。研究发现，地铁站点数量越多，房价也会相应上涨。这是因为地铁站点的增加会带来更多的便利和舒适度，从而使得房子更具有吸引力。

此外，商业设施密度以及教育资源密度也会对房价产生影响。商业设施密度的增加会使得周边环境更加繁华，从而吸引更多的购房者，提升房价。教育资源密度的增加则会使得周边的教育水平更高，从而吸引更多的高端人士来购房，提升房价。

总之，上海房价受到多种因素的综合影响。通过SPSS多元线性回归分析，可以更好地理解和把握这些影响因素，为房地产市场的决策提供科学依据。