如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
不一定。一般来说，一个星是0点05水平的显著性，两个星是0点01水平，三个星是0点001水平，一般情况下是双侧检验。
我建议你用卡方检验 就是crosstabs项 这是专门进行率的比较的 事先要把数据呈标准的状态建立在spss中 如何建立没法讲 自己看一下专业书 具体操作步骤：spss--analyze--descriptive statistics--crosstabs然后出现对话框 选入行与列 点开下面的statistics子对话框 选中chi-squrie和kappa 点continue 然后ok 你就看到结果了 结果中看sig值即可 就是p值
SPSS。显著性差异 格式要求有没有的，呢
你的问题中提到了“频度分析”，单就这个词来说，可使用大样本资料的U检验或列联表资料的卡方检验；不过你在问题补充中，又对数据进行了量化，似乎是要进行均值比较，假若是这样，则选用参数t检验或非参数法的秩和检验。
卡方检验、或是独立样本T检验、one-way anova
显著性水平是在论文前确定的，一般不会改的。但是你可以这样描述，在水平上不显著，在水平上显著
看你是什么方法了，有的可以改
论文中显著性水平标注方法：（1） 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。（2）用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母 a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母 b，向下比较停止；（3）再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）；（4）再以标记有字母 b 的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母 b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记 c；（5） 如此循环下去，直到最小的平均数被标记、且比较完毕为止。“招式”的标注方法：数据为不同病原真菌菌株侵染植物叶片后的病斑直径，SPSS数据、分析结果已经上传到论坛，大家可下载下来练一练。用SPSS做完多重比较需得到3个表格，分别是“描述性”，“方差同质性检验”，“多重比较”。从Levene方差齐性检验的结果（p=>）表明，适于用LSD法（Least Significant Difference，最小显著性差异法）进行多重比较。接下来将“描述性”表格，复制粘贴到Excel中，稍作整理后以平均值做倒序排序。差异显著性的知识延展定义：差异显著性即是显著性差异(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，实验结果达到水平或水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。原理：当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。
我觉得可以适当的发散一下，这样会更加的丰富，变得更合适。
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里
写的论文得出来的结果改成显著了，可以再改改，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里。
论文是一个汉语词语，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。不显著的话直接写出结论即可，说明之前的假设是不成立的。直接写出结论即可。
论文变量关系不显著的方法：
论文变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，甚至于相关事例！使自己的论点羽翼更丰满。
论文变量关系不显著，就要着重讲述和阐述论文变量的关系，使它。显著的表露出来硕士论文不显著改成显著了。
硕士论文不显著改成显著了不可以，属于数据造假。是学术不端行为，会拖累导师。硕士论文不显著原因：数据收集不准确、预期结论存在一定错误都有可以造成结果与预期不符。
如果比较某两个样品的差异，应该用t检验。要比较3个样品之间的差异可以用卡方检验。具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row变量选为“样品”，列变量选为“指标”,Cell选项中选中Row的Percentage，在Statistics中选中Chi-Square。确定后即可看到SPSS的分析结果，通常报告为P<，如果P值小于就表明有显著的统计差异。否侧没有显著差异。
我建议你用卡方检验 就是crosstabs项 这是专门进行率的比较的 事先要把数据呈标准的状态建立在spss中 如何建立没法讲 自己看一下专业书 具体操作步骤：spss--analyze--descriptive statistics--crosstabs然后出现对话框 选入行与列 点开下面的statistics子对话框 选中chi-squrie和kappa 点continue 然后ok 你就看到结果了 结果中看sig值即可 就是p值
首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。
然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值，若这个sig值比你之前所设定的a值大，则认为这两组数不存在显著性差异，若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。
举个例子，如果你预先设定的a=，求得的sig=，则<，故应拒绝原假设（原假设一般为设它们之间无差异），认为这两组数有显著性差异。
1、首先打开SPSS版本软件，找到想要进行编辑处理的数据，如下图所示。
2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择。
3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量。
4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态。
5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作。
6、最后在SPSS的查看器中,可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜，具有显著性。