在SPSS数据分析中，p值是用于评估统计显著性的一个重要指标，它表示观察到的数据与原假设之间的差异是由随机误差引起的概率，p值的计算通常基于所使用的统计检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等，在SPSS中，进行假设检验时，软件会自动计算并显示p值。，当进行t检验时，SPSS会计算t统计量，然后根据自由度和双尾（或单尾）检验来计算p值，如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为数据之间存在显著差异。，SPSS还提供了多种其他统计检验方法，每种方法都有其特定的p值计算方式，用户可以根据研究目的和假设选择合适的统计检验方法，并查看SPSS输出的p值来评估结果的统计显著性。
在SPSS数据分析中,p值的计算方式依据假设性检验的类型而异：
- 若为左侧检验,计算公式为 p = cdf(ts)，cdf(ts) 代表在原假设 H0 成立时，样本实际观察值所对应的概率累积分布函数值，需通过查表获得。
- 对于右侧检验,计算公式为 p = 1 - cdf(ts)。
- 双侧检验时,计算公式为 p = 2 * (1 - cdf(ts))。
P 值的意义在于，它表示原假设为真时，出现当前样本观察结果或更极端结果的概率，若 p 值很小，意味着这种情况发生的概率极低，根据小概率原理，我们有理由拒绝原假设，p 值越小，拒绝原假设的理由越充分，也意味着结果越显著，判断结果为“显著”、“中度显著”或“高度显著”需依据 p 值大小及实际问题背景综合判断。
0