spss频率差异分析

相关性分析会得出一个p值,如果p值

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

先看问题,根据实际提出假设,小于0.05或0.01,那么否定假设,大于0.05或0.01那么接受假设.如果是T检验的话用2-tailed比较,如果是用SPSS的话就直接用sig.(2-tailed)或

就是因子2比3显著,3比1显著,1比4显著.好好看看书吧,就是可以通过Duncan检验来标字母abcd,表征各因素之间的差异显著性

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.（数据是假设的）目的：试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问：能不能详细说一下多重比较的方法和步骤，多谢多谢~再答：

本人不是学这个专业的,对你的问题不是特别清楚,能否麻烦你再叙述清楚些?你说的三个重复时什么意思呢?你的自变量是什么呢?因变量又是什么呢?它们各自有几个水平呢?

这个聚类分析图的答案可以不止一种情况从最底层看起,1,5,6首先是一类,3,7又是一类,4单独一类再往上一层1,5,6,3,7又可以看做一类,4,单独一类,2单独一类,8单独一类再往上可以看出1,5,

哦我明白了是完全随机1.analysis-generallinearmodal-univeriable2.denpented：x（就数据那个变量名）fixed：因素1因素2接下来还可以做事后检验和简单

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

这个可以做卡方检验的我经常帮别人做这类的数据分析的再问：��˵�¾��岽����лл

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异

按你所说的意思.是要比较这组数据的集中趋势和离散趋势吧.如果是资料符从正态分布,则可用均数和标准差表示：若是偏太分布,则要用到中位数、四分位间距,或者几何均数及众数等.而你所给的资料,样本量似乎有点小

使用非参数检验的卡放分析,具体操作过程是在spss当中定义两个变量：季节和发病人数,首先使用权重命令,用发病人数来权重季节,然后选择非参数检验里的卡方检验命令,可以得出结果.最后得到的卡方值为5.75