两个因素,在0.01的显著性水平下,显著性为-0.363说明什么
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两个因素，在0.01的显著性水平下，显著性为-0.363说明：
1. 可能性不同
拒绝零假设的判断标准或者把握程度，P值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。
2. 统计语言描述不同
如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著。
如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著。
咨询记录 · 回答于2023-12-25
两个因素,在0.01的显著性水平下,显著性为-0.363说明什么
您好，这道题由我来解答，我是百度问一问合作的老师，已经收到您的问题，我这边正在为您查询，请稍等片刻，请不要结束咨询，
给您整理好的答案如下：
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## 两个因素
- 在0.01的显著性水平下
- 显著性为-0.363说明：
- 可能性不同
拒绝零假设的判断标准或者把握程度，P值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。
- 统计语言描述不同
如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著。
如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著。
## 两个因素
- 在0.01的显著性水平下
- 显著性为-0.363说明：
- 可能性不同
拒绝零假设的判断标准或者把握程度，P值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。
- 统计语言描述不同
如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著。
如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著。
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为什么要对相关系数进行显著性检验？
进行显著性检验是为了消除Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。
确定两个变量相关之后，两个变量之间的相关是否是因为偶然因素产生的，如果是因为抽样造成的，就没有必要去探究，如果不是因为机遇造成的，就说明其背后存在一个系统的因素，即必然性，这个时候我们就有必要去深究其显著性。
通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。
如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。
为什么要对相关系数进行显著性检验？
进行显著性检验是为了消除Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。
确定两个变量相关之后，两个变量之间的相关是否是因为偶然因素产生的，如果是因为抽样造成的，就没有必要去探究，如果不是因为机遇造成的，就说明其背后存在一个系统的因素，即必然性，这个时候我们就有必要去深究其显著性。
通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。
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希望能够帮到您，如有做的不对的地方，您可继续咨询，多多包涵。
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本回答由希卓提供