spss中怎么检验变量间的相关系以及显著性检验

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

2变量分析可以做的有没有相关关系是由数据决定的,不是用统计方法做出来的再问：如果我有很多变量同时分析两两相关关系也是可以的吗？再答：可以的，spss允许的

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

pearsoncorrelation表示R值也就是皮尔逊相关系数R>0代表两变量正相关,R

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名

你先将数据进行排序,再设置一个新的变量叫分组.分别选择几个大数据作为第一组,输入1；选择几个小的数据作为第二组,输入2.这样再进行独立样本T检验

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

采用方差分析吧,添加一个变量,分别定义三个水平,然后对应各水平的值为另一个列变量,然后采用单因素方差分析

你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.

离散数据：卡方检验或双比率检验联系数据：比较复杂,根据数据是否为正态的,使用不同的检验.正态的：双比率t检验非正态：选择mann-whitney检验或wilcoxon检验或kruskal-wall检验

简单点说先看Sig.值,如果这个值

T检验主要用于两组样本间的比较,例如：男女职工,一班与二班等.其中,性别、班号就是分组变量.再问：你好，那么请问在操作中如何具体的添加设置分组变量呢？希望能详细点儿的解释一下，谢谢。我做的是对一组病例

analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再

你这个问卷就不适合做信效度检测的信效度只能是针对李克特量表才有的,换句话说就是计分式量表,比如选项从a到e是表示不同程度的等级计分的,比如从1分到5分,从1分到7分.只有这样的才可以进行信效度分析.

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操

这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局（用1或者0编码,表示生存组或死亡组）.定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.