SPSS统计分析：Sig值与回归方程显著性

"该文介绍了如何使用SPSS进行数据分析，特别是方差分析和回归分析的应用。文中通过一个关于旋门湾咖啡厅消费时段分析的例子，展示了如何检验不同因素（如星期、时段）对营业收入的影响，并解释了Sig.值在判断统计显著性中的作用。" 在SPSS中，Sig.（显著性）的值是一个关键指标，用于判断统计测试的结果是否具有显著性。当Sig.值小于0.05时，意味着我们有足够的证据拒绝原假设，即认为因素对指标有显著影响。在这个例子中，咖啡厅的营业收入在星期和时段上是否存在差异通过方差分析（ANOVA）进行了检验。 单因素方差分析显示，"Between Groups"（组间）的Sig.值为.000，远小于0.05，这意味着星期对营业收入有显著影响。同样，对于日时段的Sig.值也为.000，表明不同的一天时段对营业收入也有显著影响。进一步的多因素方差分析（Test of Between-Subjects Effects）揭示了周时段、日时段以及它们的交互作用都对营业收入有极其显著的影响。 回归分析部分，我们看到了模型的摘要，其中R²值表示因变量的变化有多少可以由模型中的预测变量解释。较高的R²值（如.940）意味着模型对数据的拟合度很高。回归分析可用于研究人均收入和粮食平均单价这两个预测变量如何影响营业收入，从而揭示它们之间的数量变化规律。 这个案例研究展示了如何利用SPSS进行统计分析，特别是方差分析和回归分析，以理解并解释特定因素如何影响业务数据。通过对Sig.值的理解和应用，我们可以确定哪些观察到的差异是统计上重要的，从而为决策提供依据。