spss回归分析中，如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。p=0.05=α=0.05 此时接受H0 表明参数相等或者无显著性差异或者不显著。
p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
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显著性检验有时，根据一定的理论或经验，认为某一假设h0成立，例如，通常有理由认为特定的一群人的身高服从正态分布。当收集了一定数据后，可以评价实际数据与理论假设h0之间的偏离，如果偏离达到了“显著”的程度就拒绝h0，这样的检验方法称为显著性检验。
偏离达到显著的程度通常是指定一个很小的正数α（如0.05，0.01），使当h0正确时，它被拒绝的概率不超过α，称α为显著性水平。这种假设检验问题的特点是不考虑备择假设，考虑实验数据与理论之间拟合的程度如何，故此时又称为拟合优度检验。拟合优度检验是一类重要的显著性检验。
参考资料来源：百度百科—P值
参考资料来源：百度百科—假设检验
可能显著，可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
这个严谨的说，就直接对这个p=0.05进行一个讨论 可能是显著 也可能是不显著，因此可以在以后的研究中扩大样本量进一步求证。 但实际是你双击以下 那个0.05 肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于0.05，一般都是大于0.05
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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。常用的显著性水平是0.05，0.01和0.001[1]。
不同的水平各有优缺点。水平越小，判定显著性的证据就越充分，但是不拒绝错误零假设的风险，犯第二类错误的可能性就越大，统计效力就越低。
选择水平不可避免地要在第一类错误和第二类错误之间做出权衡。如果犯第一类错误造成的后果不严重，比如在试探性研究中，我们可以将α水平定得高一些，如0.05或0.1。
如果研究样本很小，为了提高统计效力，我们在某些研究中也不妨提高口水平。但是，如果犯第一类错误造成的后果很严重，比如我们要基于某项研究发现决定是否在全国推行某项教学改革，我们则需要将α水平定得低一些，如0.01或0.001。
参考资料：百度百科-显著性检验
本回答被网友采纳你就这样在论文里面写也是没问题的
但实际是你双击以下 那个0.05 肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于0.05，一般都是大于0.05本回答被提问者采纳
统计专业追问
有什么理论依据吗？因为写论文的时候需要依据
追答P=0.05就有意义
spss回归分析中,p值正好等于0.05,是否显著?
spss回归分析中，如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。p=0.05=α=0.05 此时接受H0 表明参数相等或者无显著性差异或者不显著。p值若与选定显著性水平（0.05或0....
spss回归分析中,p值正好等于0.05,是否显著?
可能显著，可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。这个严谨的说，就直接对这个p=0.05进行一个讨论可能是显著也可能是...
怎么看spss的回归分析的p值是否显著?
1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...
显著性分析中P值在0.05水平和0.01水平上的显著有什么区别
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。
如何理解SPSS中的显著性??
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看你拟合的方程有没有意义 t值是对每一个自变量（...
spss教程 显著性分析 结果
你这个是单因素方差分析的一个输出结果表。方差分析的目的是为了检验控制变量对观测变量是否有显著影响。从你的输出表中，可以看出你的F值较小，P值（Sig.）则相当大，而P值一般在小于0.05时我们才认为是显著的。因此，你这个模型中的控制变量对观测变量影响不显著。
SPSS如何做显著性分析_ spss显著性水平
SPSS的输出结果中，P值小于0.1表示在10%显著性水平上显著，小于0.05表示在5%显著性水平上显著，小于0.01表示在1%显著性水平上显著。显著性水平（α）是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率。显著性分析是通过比较样本统计量与假设的总体参数之间的差异，来判断这种差异是否可能由随机因素引起...
SPSS多元回归结果中的P是啥?
通常情况下P值有三个标准，分别是0.01，0.05和0.1。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。针对大部分分析，都需要通过显著性检验，说明分析具有统计学意义。SPSSAU结果如下：（1）最终模型中只保留了人口...
spss相关性分析时,显著性p多少表示两者有显著相关性?
当p值小于0.01时，通常认为结果具有99%的置信度；p值在0.01至0.05之间，说明结果具有95%的置信度；若p值在0.05至0.1之间，则具有90%的置信度。在相关性分析中，若p值小于0.01，则称分析结果在0.01水平上显著，表示变量间的关系具有高度可信度。相关分析是研究变量间线性关系强度的一种方法，...
stata或spss中,回归结果输出的星号标注是什么意思?如* p < 0.05, *...
一个星号对应在5%的显著性水平显著，即p<0.05，p<0.05说明某件事情的发生至少有95%的把握。两个星号对应1%水平显著，即p<0.01,p<0.01说明某件事情的发生至少有99%的把握。三个星号对应0.1%显著水平，即p<0.001，p<0.001说明某件事情的发生至少有99.9%的把握。星号越多，表明p值越小，...
