SPSS在0.05水平上显著相关
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/25 04:29:21
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控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。
你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问:表格下面的那行小字写的0.01不用管吗?再答:看相关系数,第一个图是0.439,
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
方差分析中采纳我的吧.
好像没法哦,只能根据标准自己来判断的只有相关分析时会在显著性水平后面加*
跟据所有可能的因变量进行估计,建立多元线性回归方程,根据最小二乘原理,求解各系数,但因变量项N多时,解线性方程组会变得相当困难,我们常用高斯消去法与消去变换来求解多元线性方程组比较常用.具体运算比较复
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
你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05(显著性水平,拒真概率)的时候,一般接受假
是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的
以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.
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
就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.
首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单
"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
自己在报告里面手工加进去好了spss结果除了相关分析会自动加上去*之外其他的都不会加上去的
这个貌似不用设的,你可以想一下相关系数下面的P值,如果P
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
可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate
必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验
z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问:谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢?再答:z值无所谓的,只有要看pp大于0.05没有差异再问:不好意思,再问一下,p值是看双侧