用SPSS软件，结果有t值和p值是什么检验?
问卷调查数据共有207个样本：按教育程度 小学样本个数49个， 平均WTP为18.33；初中样本个数95个， 平均WTP为30.00；高中样本个数46个， 平均WTP为50.61；大专及以上样本个数17个， 平均WTP为70.22；
想要的结果是：随教育程度提高WTP呈现递增趋势，t检验结果（t1,2=-3.075，P=0.004；t1,3=-5.499，P=0.000；t1,4=-8.595，P=0.000；）
如何做出来？
1、双击屏幕上的SPSS，出现以下界面。
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2、定义【变量视图】，切换至【数据视图】输入【统计数据】；点击选择菜单中的【分析】，再点击【单样本t检验】。
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3、在单样本t检验对话框中，把分析变量weight选入test选项框中，点击【确定】。
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4、点击窗口上方工具栏中的“分析—比较均值—单样本T检验”，出现“单样本T检验对话框”，将株高转至“检验变量”中，在检验值中输入原产地的平均株高114.然后单击确定按钮。
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5、将体重作为检验变量，将检验值设为50，点击“选项”。
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6、将置信区间百分比设为默认值95，点击“继续”，点击“确定”即可完成单样本T检验。
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具体步骤如下：
1、双击屏幕上的SPSS，出现以下界面。
2、定义【变量视图】，切换至【数据视图】输入【统计数据】；点击选择菜单中的【分析】，再点击【单样本t检验】。
3、在单样本t检验对话框中，把分析变量weight选入test选项框中，点击【确定】。
4、点击窗口上方工具栏中的“分析—比较均值—单样本T检验”，出现“单样本T检验对话框”，将株高转至“检验变量”中，在检验值中输入原产地的平均株高114.然后单击确定按钮。
5、将体重作为检验变量，将检验值设为50，点击“选项”。
6、将置信区间百分比设为默认值95，点击“继续”，点击“确定”即可完成单样本T检验。
从具有t值来看，你是在进行T检验。T检验是平均值的比较方法。
T检验分为三种方法：
1. 单一样本t检验（One-sample t test），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。
2. 配对样本t检验（paired-samples t test），是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t检验。
注意，配对样本t检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3. 独立样本t检验（independent t test），是用来看两组数据的平均值有无差异。比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。
总之，选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。
t检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t值，
spss根据这个t值来计算sig值。因此，你可以认为t值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig值就可以了。sig值是一个最终值，也是t检验的最重要的值。
sig值的意思就是显著性（significance），它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个sig值与0.05相比较，如果它大于0.05，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。
如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。
总之，只需要注意sig值就可以了。本回答被提问者和网友采纳
从描述看应该是独立样本T检验，分别对四组数据进行两两分析，当然结果会得到四个t值及P值，主要关注P值大小即可，T检验可以使用在线spssau平台操作。
操作步骤：打开spssau网页，选择T检验，放入分析项，点击开始分析。
查看结果：同时可以查看spssau的智能文字分析结果
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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（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。