1、P值代表：用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
2、T值代表：对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验。
3、F值代表：方差检验量，是整个模型的整体检验。
4、sig值包含p值。数据的显著性（sig）是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要自己根据P值的大小与显著性水平（0.05或0.01）进行相比较。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。
扩展资料
1、T值主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
2、显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
3、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
参考资料：百度百科：t检验
参考资料：百度百科：显著性差异
参考资料：百度百科：P值
2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验。
3、T值是对每一个自变量的逐个检验。
4、sig值包含了p值。sig是显著性，分0.1,0.05和0.01三个显著性水平.通过sig为相关系数标星。sig在0.1和0.05之间，在分析的时候可以说是通过0.1水平的显著性检验。
扩展资料：
spss中 T值的检验步骤：
下面以一个实例的单总体t检验对t检验做一说明：
问题：难产儿出生数n = 35，体重均值X = 3.42，S = 0.40，一般婴儿出生体
重 μ0= 3.30（大规模调查获得），问相同否？
解：
1.建立假设、确定检验水准α
H0：μ = μ0 （零假设null hypothesis）
H1：μ ≠ μ0（备择假设alternative hypothesis）
双侧检验，检验水准：α=0.05
参考资料：百度百科-t检验
本回答被网友采纳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（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。追问
均值差是什么？ 怎么计算？
2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验。
3、T值是对每一个自变量的逐个检验。
4、sig值包含了p值。sig是显著性，分0.1,0.05和0.01三个显著性水平.通过sig为相关系数标星。sig在0.1和0.05之间，在分析的时候可以说是通过0.1水平的显著性检验。