品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

涉及到判定多方数据之间是否存有较为明显的差距，研究者通常需要基于显著性数值的结果来进行分析，这就是SPSS分析结果中常见的sig值。sig值的计算属于比较常规的数据分析方法，一般来说，只要我们通过SPSS的操作方法得出sig数值的大小，就能了解数据之间是否存有较大的差距。本文以SPSS sig值怎么算，SPSS里的sig和p值的关系这两个问题为例，简单介绍一下SPSS有关sig值的基础知识。

一、SPSS sig值怎么算

由于sig值涉及多方数据之间的差异比较，那么计算该值的方法也就与对比分析密切相关，例如SPSS应用中常见的单侧检验、双侧检验、方差齐性检验等。虽然这些方法都是为了计算出代表显著性的sig数值，但是它们针对的是不同类型的数据文本，像单侧检验是分析一组数据的实际数值与预期设定之间是否存在较大的差距，而双侧检验则是对两组数据在某方面的水平数值情况进行对比。

1、某高山族群的调查研究指出，高寒山区的鹿群往往携带了某些病毒，这些病毒并不会对鹿群本身产生影响，但可能对接触鹿群的人类以及其他动物产生影响。下图是该地调查的四种类型的鹿群数据，种属的意思便是鹿群种类，初步判定，病毒在四种鹿群的存活率情况不同，需要调查者通过SPSS数据分析进行进一步的佐证。

2、为了查看该类病毒在不同鹿群身上的存活率情况，我们进入单侧检验的操作界面，结合实际的病毒存活率设定一个标准值，并将标准值与总体数值进行对比，进而检验高山鹿群的病毒携带情况在内部族群方面是否存有差异。

3、通过浏览四种高山鹿族群的病毒存活率，我们发现，种属1和种属3的病毒存活率在12%到23%的区间，由此将检验值设定为17.5%，导入SPSS的单侧检验值中，让系统来计算和判定整体的病毒存活率与设定数值之间的关系。

4、根据单样本统计，SPSS导入的数据样本为20个，当病毒存活率的初始设定值为17.5%，显著性的sig值小于0.001，显示为双尾，这意味着四个族群的实际病毒存活率与设定值存在较大差距，而且平均的病毒存活率远超种属1和种属3内部的病毒存活情况，说明另外两个高山鹿族群的病毒存活率偏高。

二、SPSS里的sig和p值的关系

虽然显著性数值的计算常见于各类分析方法的结果总结中，但是很多人并不知晓显著性sig值和p值是两个不同的概念，甚至会出现两个概念混淆使用的情况。实际上，sig值指的是检验结果的显著性，sig越小，指向的结果反而越显著，而p值用于判定假设检验的显著性，其计算需以一定的假设为前提。

1、还是以高山鹿群的病毒携带数据为例，根据种属2和种属4的病毒存活率，我们拟定42.5%作为检验值，将之与鹿群整体的存活率情况进行对比分析。需要注意的是，这里依然是应用了SPSS单侧检验的方法逻辑，是将一组数据与设定值进行比较，而非多方数据的对比。

2、在病毒存活率的预期数值为42.5%时，整体的样本检验sig值小于0.001，说明高山鹿群内部的病毒存活率情况各异，尽管有两种族群的病毒存活率较高，但是整体呈现的平均情况为29.362%。由此可见，该地对高山鹿群携带病毒的情况需要依照不同族群来差异化处理。

3、除此之外，我们需要注意将置信区间设置为95%的范围，正如下图所示，单侧检验的sig计算是在一定的置信区间和标准差范围中得出的。

三、小结

以上就是SPSS sig值怎么算，SPSS里的sig和p值的关系的解答。在进行各类比较分析的方法操作之前，研究者需要对相关概念进行了解和区分，以免混淆概念造成的方法误用。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。