毕业论文显著性太大

看你是什么方法了，有的可以改

刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为，但显著性水平大于即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA值，显著性水平小于。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。一种解释是:1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。

SPSS。显著性差异 格式要求有没有的，呢

统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来操作，spss的回归过程，已经包含了验证。1、在spss里把a、b、c、d四个变量对应的数据录入好。2、点analyze--regession--linear，在弹出框里，把变量d选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。method里就用默认的enter。如果不需要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，r值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。anova里，sig小于证明回归方程有效。constant对应的b值是截距。因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数。最后公式可以通过看b值那列，a、b、c变量对应的b值为系数，分别相乘，最后加上constant常数值即可。

一般来说，当成绩分析t检验的显著性太大时，可以考虑以下几种解决办法：1. 收集更多的数据，以便更好地支持结果的显著性；2. 分析更多的变量，以确定是否存在其他干扰变量；3. 重新设计实验，以更好地控制变量；4. 改变实验设计，使实验结果更加有效；5. 重新设计统计处理方法，以实现有效的统计分析方法。