SPSS中Sig值<0.05：回归方程有意义的检验与多因素分析实例

在统计分析中，特别是在SPSS软件的运用中，Sig值是一个重要的统计量，它用于评估模型的显著性。当Sig.的值小于0.05这一临界水平时，通常意味着在统计上观察到的结果是显著的，即拒绝零假设，这表明回归方程或者其他类型的分析（如方差分析）提供了有意义的信息。例如，在给定的SPSS操作案例中，针对环山市旋门湾咖啡厅的消费额数据进行分析： 1. 单因素方差分析（ANOVA）：通过ANOVA，研究者试图确定消费额是否在星期上有显著差异。Sig.值<0.05表明存在显著的星期差异，进一步揭示了消费差异主要集中在哪些特定日子之间，以及一天内不同时间段（如早、中、晚）是否存在显著性差异。 2. 多因素方差分析：这个部分扩展到了更复杂的分析，考虑了周时段和日时段的交互效应。结果显示，周时段、日时段以及它们的交互作用都对营业收入有显著影响。调整后的R²（Adjusted RSquared）接近1，显示模型高度拟合数据。 3. 回归分析：回归分析用于探究不同变量如何影响营业收入，如人均收入和粮食平均单价。R²值（决定系数）接近0.94，表明回归方程能解释因变量大部分的变化。如果Sig.值<0.05，则表明这些预测变量对营业收入的解释是有统计学意义的。 总结来说，Sig.值在SPSS操作中扮演着关键角色，帮助用户判断模型的显著性和变量的重要性。当这个值低于预设阈值时，分析结果被视作可靠，可以据此做出重要的业务决策或科研结论。在实际应用中，正确理解和解读Sig.值对于有效利用SPSS进行深入的数据挖掘和解释至关重要。