SPSS是一款常用的统计分析软件，它可以进行各种数据分析，其中显著性检验是其中一项重要的功能。

显著性检验是用来判断样本数据与总体数据是否存在差异的一项统计方法。在进行显著性检验时，我们需要定义一个零假设（null hypothesis），并在样本数据中寻找证据来证明或反驳这个假设。如果样本数据与零假设的差异达到了一定程度，我们就可以拒绝零假设，认为样本数据与总体数据存在显著性差异。

SPSS中提供了多种显著性检验方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。在进行显著性检验时，我们需要先选择合适的检验方法，然后输入样本数据和总体数据，SPSS会自动计算出检验结果，包括P值（p-value）、置信区间（confidence interval）等。

P值是显著性检验中最重要的指标之一，它表示样本数据与零假设之间的差异程度。一般来说，P值小于0.05（通常称为显著性水平）时，我们就可以拒绝零假设，认为样本数据与总体数据存在显著性差异。如果P值大于0.05，则不能拒绝零假设，认为样本数据与总体数据没有显著性差异。

除了P值以外，置信区间也是显著性检验中一个重要的指标。置信区间表示样本数据与总体数据之间的差异范围，通常用于评估样本数据的置信度。如果置信区间越小，则样本数据越可靠，我们对其总体数据的估计也越准确。

总之，SPSS提供了多种显著性检验方法，可以帮助我们评估样本数据与总体数据之间的差异程度。在进行显著性检验时，我们需要选择合适的检验方法，并注意P值和置信区间等指标，以评估样本数据的可靠度和总体数据的估计准确度。