怎么判断SPSS两组数据均值标准差的大小与差异性

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 11:45:43
现有一组数据,怎么用SPSS假设检验指数分布均值,并得到P值?

指数分布的检验可以参考SPSS非参数检验过程的单个样本K-S检验,菜单Analyze——NonparametricTest——1-SampleK-S选择指数分布

怎么用SPSS计算一组数据的均值?请列出具体步骤,

在SPSS上有许多方法可以显示,我这里只给你介绍其中的一种:描述性统计(DescriptiveStatistics),AnalyzeDescriptiveStatisticsDescriptives你

用SPSS对一组数据进行均值检验,得到一组结果;再把同样的数据复制一次,再对此两组数据重新作检验.

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较(与某一个固定值比较)?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

SPSS均值为负,怎么具体描述

这取决于你的老小区的邻里互动水平的界定了,是越大越互动,还是相反.若是大的代表互动性强,那么均值为负,当然说明互动性不好了.而且,均值本身并无意义,只有在比较时才显示出意义.希望对你有帮助,统计人刘得

SPSS菜鸟,想分析两组数据的相关性,..看不太懂

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

spss如何判断一组数据是否随机

非参数检验中的游程检验:单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

两组数据spss做数据相关性 需要做相关系数检验

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问:我是做两种测定方法,得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性,能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

怎么将excel数据导入spss?

楼主问的问题很……~~~~(>_

如何用SPSS计算以下两组数据的均值差异性是否显著?本人菜鸟,

你的数据属于计量资料:1.建立两个变量:1.组别在value中定义1=A2=B;2.数值:2.进行正太检验:选择分析—频率—按要求输入变量数值-运行后看偏度/系数是否《1.96,峰度/系数是否《1.9

SPSS 如何检验两组数据的显著性差异

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

spss计算两组数据间的p值

要看数据分布形态了,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:嗯嗯,多谢了,能不能发点spss13的使用说明

非正态分布数据在SPSS怎样计算均值

变量均值跟它的分布没什么关系的平均值就是所有的数据加起来再除以量

用SPSS做李克特量表数据的均值和标准差统计

请LZ在SPSS上方寻找Analyze选项-Frequencies(频数分析法)-把要计算的数据点入VARIABLE(S):内,在STATISTICS里选择MEAN和Std.deviation两个选项

怎样用spss实现两组数据的相关性分析?

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

怎么判断SPSS分析结果.

你这是单侧检验啊,你做的对不对?

怎样用SPSS 对两组数据进行分析,(两组数据处于同列中),我刚开始接触SPSS,

定量数据的话,再生成一个变量group,第一组为1,、第二组为2,例如X,group111,1222,1123,1321,1234,2321,2222,2333,2然后用两独立样本t检验SPSS操作A

SPSS数据处理,实验中不同时间点的3组平行数据,spss怎么进行数据统计处理?

可以采用单因素方差分析不知道你用的什么版本spss首先输入数据,组别为一列,具体数据为一列分析》均值比较》ANOVA》把组别放到因子框中,把具体数据放到因变量框中》选择里选择描述和方差分析》两两分析选

导师要求毕设用SPSS做聚类分析分别用K均值聚类和系统聚类挖掘数据,发现两种方法分类的区别在哪里怎么做

我们一般不叫系统聚类,而叫层次聚类.层次聚类的优点在于可以得到树形结构图,这样你可以得到任意阶的聚类划分.如果你要对于K均值和层次聚类的结果.你可以取出层次聚类第K层次的结果进行比较.如果你要得到层次