独立样本检验sig值怎么看

独立样本检验（Independent Samples Test）通常用于比较两个独立样本的平均数是否有显著差异。在进行独立样本检验时，通常会得到一个统计量（如t值）和一个p值（即sig值）。以下是关于如何解读sig值的一些指导：

1. 什么是sig值？

sig值，即显著性水平（Significance Level），通常表示为p值。它表示在零假设（H0）为真的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率。

2. 如何解读sig值？

小于0.05（或0.01）：如果sig值小于0.05，通常认为结果是显著的。这意味着在零假设为真的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率小于5%（或1%）。在这种情况下，你通常会拒绝零假设，接受备择假设（H1），即认为两个样本的平均数存在显著差异。

大于0.05：如果sig值大于0.05，通常认为结果不显著。这意味着在零假设为真的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率大于5%。在这种情况下，你不会拒绝零假设，即没有足够的证据表明两个样本的平均数存在显著差异。

3. 注意事项：

选择显著性水平：通常，0.05是默认的显著性水平。但有时，根据研究目的和领域，你可能需要选择更严格的显著性水平，如0.01。

效应量：除了sig值外，效应量也是一个重要的指标。效应量可以告诉你两个样本平均数差异的大小。

总结来说，解读sig值的关键在于确定是否拒绝零假设。如果sig值小于显著性水平，通常认为结果显著；如果sig值大于显著性水平，则认为结果不显著。

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