原假设不同，检验的统计量也会不同，一般P值就会不同，你这里假设Sig值相同(顺便说一句sid>0.05，则在0。05水平上接受原假设，而不是拒绝)是没道理的。
另外，假设检验不只有原假设，备择假设同样重要，拒绝域取决于原假设和备择假设两方面（千真万确的两个方面），我的建议是多花点时间看看《数理统计》等书籍

呵呵，我来插一句：
统计学原假设，一般称为无效假设------即无相关性、无差异、无差别等等，另一个则是备择假设，是拒绝H0无效假设之后，从而接受的假设，通常才是有相关性、有差别等。

谢谢版主，我想是因为我的原假设是正相关假设，然后YY了sig值相等的错误条件，所以自己糊涂了！还是要多看书，呵呵！
谢谢解释

在SPSS 中，原假设是无差别假设，无关假设。

一般的邏輯是：

原假設(虛無假設)通常是：無差異、無相關...
但也有寫成：mu1 <= mu2、rho <=0的方式 (右側檢定時)
及mu1 >= mu2、rho >=0的方式 (左側檢定時)

備擇假設(對立假設)的寫法是：
(1)有差異(mu1不等mu2)、有相關(rho不等於0) ...      (雙側檢定, 無方向)
(2)mu1>mu2、rho>0 ...  (右側檢定)
(3)mu1<mu2、rho<0 ...  (左側檢定)

左右側檢定，是看 "備擇假設"，而非 "原假設"

研究的假設，是化為 "備擇假設" 而非 "原假設"

SPSS提供的P值是 "雙側檢定" 的概率值，
如果是右側檢定，要將SPSS的P值除以2
如果是左側，則要取 1- P/2

如果使用Minitab或Systat，則可以設定 "備擇假設" 的方向。它們會同時顯示3種檢定的P值。