小样本统计数据怎么分析
spss描述性统计分析结果怎么看？
spss描述性统计分析结果怎么看？
spss 的相关表格每个单元格有三行数据，一个是pearson相关系数值，它代表了相关系数的大小，一个是样本容量，代表你这组数据有多少被试，最后一个是显著性检验结果，即sig（双侧），它可以用来说明你所得到的相关分析结果有没有统计学意义。
通常siglt0.05即认为显著，有统计学意义（有统计学意义或者说显著的意思是说这种相关性可以分辨出来，不表示相关的大小，就好像用显微镜可以看到细胞并不能说明细胞很大），如果不显著，即便相关系数很大，也不能说明该相关有意义，相关性有可能是抽样误差所致，但这个时候你可以考虑增大样本容量后再分析看看。相关系数值后面的星号也反映了显著性，一个*表明0.05水平显著，**代表0.01水平显著。
box统计量检验有什么用？
统计量是样本的指标,总体的指标是参数.样本是进行统计分析的依据,但当取得一组样本观察值时,往往是些杂乱无章的数据,并不能直接由此推断总体的性质.这时,还必须针对不同问题由样本构造一个相应的函数,我们称之为统计量,用它来推断总体的性质.比如t检验的t值,卡方检验的卡方值,都是统计量,用来推断总体的性质.在某一水准上,如α0.05,计算得到的t值或卡方值在容许的范围内,使得P值大于0.05,则可以认为样本与总体没有统计学上的差异；
假如计算得到的t值或卡方值超过容许的范围内,使得P值小于于0.05,那么小概率事件就发生了,则可以认为样本与总体有统计学差异.以上是我的一些理解,希望能有用.
举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念？
总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。
变量是说明现象某种特征的概念。
比如我们欲了解某市的中学教育情况，那么该市的所有中学则构成一个总体，其中的每一所中学都是一个个体。
我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学，则这10所中学就构成了一个样本。
在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣，那么升学率就是一个变量。
我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个平均值就是一个参数。
而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。