在SPSS中Bonferroni的显著性差异怎么进行分析?

可以做聚类分析啊,我刚亲自试验了一下.在Analyze——Classify——HierarchicalClusterAnalysis里做

输入数据后,在工具栏选择：分析→比较平均值→单因素anove,两两比较,勾选LSD和Duncan,点击继续；选项,勾选描述性、按分析顺序排除个案,点击继续；点击上图的确定.然后会出来一连串的表.第二个

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

多元方差分析在analyze--Generallinermodel---Multivariate点选因变量和自变量即可,

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

给你举个例子吧2*2的表格那么你就把第一个变量分为1,2两个.第二个变量也分为1,2两个.然后把人数或者其他的它们对应的数字输入到spss第三列,然后把数字加权.2*2的表格就有四种方式.注意数据不要

SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不

秩rank,是一种数据排序的方式,可以知道某变量值在该列所有值中的名次.秩是对应数值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话,最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1.有重复数据时候,会按同名称排

请问你这个分析是各个指标分开分析吧?请问具体的要求什么样的分析结果?多元方差分析的步骤：多元方差分析,采用Multivariate（单变量）进行方差分析Ⅰ选择Explore命令,指定所有的因变量为分析

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.

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

p是检验统计量拒绝方向的概率.举个最常见的例子检验统计量是u=3,u=（x拔-miu）/（sigma/根号（n））,u是正态分布,那么u=3,95%的置信区间检验原假设,是接受呢还是拒绝?通常我们会找

Analyze->HierarchicalClusterAnalysis在Plots里面勾选Dendrogram,这样结果就有树状图了

ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快

回归方程：时间=173.817-10.802*中青年的浓度+8.268*老年组的浓度从调整的R方=0.878看,因变量的变化有87.8%可由自变量来解释,拟合优度很好,从方差分析表看,F=83.960

则选择Data--Orthogonal\x0dDesign--generate,弹出的就是正交设计窗口：\x0dFactorname框：输入A：单击ADD钮：单击Define\x0dvalue钮：分别

F值不知道呢P可以这样描述：矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……

做个回归就可以啦非常简单再问：是不是先求对数在用线性回归？本人对spss很陌生，若知道可不可以给个大体步骤？再答：直接回归就可以啦

首先,工具,加载项,确定.（如果没有,那Excel就解决不了了）点中第2行,插入行.在B2,C2,D2,E2中分别输入-1,1,1,-1在F3输入公式=sumproduct(B$2:E$2,B3:E3