如何進行顯著性分析

　　1、提出虛無假設和備擇假設。同時，與備擇假設相應，指出所作檢驗為雙尾檢驗還是左單尾或右單尾檢驗。

　　2、構造檢驗統計量，收集樣本資料，計算檢驗統計量的樣本觀察值。

　　3、根據所提出的顯著水平 ，確定臨界值和拒絕域。

　　4、計算檢驗統計量的值。

　　5、作出檢驗決策。

　　把檢驗統計量的樣本觀察值和臨界值比較，或者把觀察到的顯著水平與顯著水平標準比較，最後按檢驗規則作出檢驗決策。當樣本值落入拒絕域時，表述成“拒絕原假設”“顯著表明真實的差異存在”。當樣本值落入接受域時，表述成“沒有充足的理由拒絕原假設”“沒有充足的理由表明真實的差異存在”。另外，在表述結論之後註明所用的顯著水平。

　　1、找到相關係數顯著性檢驗表；2、然後確定自由度（n-m-1）,n,m分別代表樣本個數和未知量維度；3、查詢a0.01，a0.05，a.010對應的值；4、將相關係數r與a比較，確定顯著性水平。

　　1、為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？原因：所有的假設檢驗都是要分析顯著性的，拿相關係數來說，我們雖然求得了相關係數值，但是這個相關係數有沒有統計學意義呢？換句話說，我們看到的這個相關係數是確實存在呢？還是說只是抽樣誤差導致的？顯著性檢驗就是要解決這個問題的，如果顯著，則表明相關的確存在，不是抽樣誤差導致的。

　　2、顯著性檢驗是對誰進行檢驗？顯著性檢驗的虛無假設是變數間相關係數為0，也就是說，我們做顯著性檢驗要解決的問題是相關係數是不是0，如果得到顯著的結果，則代表相關存在，相關係數不為0.

　　3、sig.=0.000說明了什麼呢？sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值

　　主要考慮的因素包括樣本量、相關樣本或獨立樣本、單側檢驗或雙側、樣本是否滿足正態分佈、方差是否齊性。

　　差異顯著性檢驗用於比較兩個或者多個樣本的差異是否顯著；在統計學中，差異顯著性檢驗是”統計假設檢驗“的一種，用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。在實驗進行過程中，儘管儘量排除隨機誤差的影響，以突出實驗的處理效果，但由於個體間無法避免的差異，以及諸多無法控制的因素，使得實驗結果最後表現的觀察值處理處理效應之外，還包括實驗誤差的效應。因此對兩個樣本進行比較時，必須判斷