SPSS 卡方检验 正态分布

p值0.55>0.05结果不显著说明没有影响再答：理论频数小于5结果不可靠

这个地方的确是需要采用卡方检验的,而卡方检验中没有提供方差检验中的两两比较.如果希望知道两两比较的情况,可以通过对对数logit模型,但是这个做起来比较复杂,一般可以通过计算lambda、gamma等

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

看显著性看P值,也就是sig.值,P

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

选择菜单analyze（分析）——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量（X）选入Variable(s)列表框中,点O

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

请对数据合并后,再重新做卡方检验.此资料不满足“卡方检验”的应用条件,需合并分类,使小于5的理论频数(即expectedcount,期望数)小于20%(就是让37%下降到20%以下),最小理论频数(m

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分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

如图输入数据：输入三列变量,第一列命名为变量一,是行所代表的变量,第二列命名为变量二,是列所代表的变量,第三列则是对应某行某列的观察频数.数据录好后,在spss菜单里选择选择：数据——加权个案,在弹出

卡方值＝7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验：Analyz