用SPSS做LSD检测-搜答案-智慧作业帮

线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

浓度即为因变量,后面的地点,天气状况,风力,检测时间,温度,适湿度,为变量.那么做偏相关分析,需要控制一个变量,比如说,控制地点,来测定天气状况和风力对浓度的相关系数.控制就说明,当地点不变时,天气状

做时间序列分析,最强大最方便的是EViews,包括单位根检验、VAR模型、协整检验等等.需要的话,数据发给我,我可以帮您.

F值在ANOVA表格里LSD的结果看的是显著值（sig.）是不是小于0.05（默认值）

SPSS是一个数据统计软件,而不是一种数据统计方法.在SPSS这种数据统计软件里,包括许多种数据统计方法,当然也包括LSD.LSD是一种数据统计方法,英文为：leastsignificancediff

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

F值是F检验的统计量,也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值显著性就是与F统计量对应的显著性水平,0,001说明拒绝原假设即单因素的不同水平之间有显著差异再问：F值的大小与样本数据本身的大小没关是

采用非参数秩和检验统计专业研究生工作室为您服务

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

问题描述：做出年级主效应显著,专业与年级交互作用显著,下一步\x0d答案1：：单变量多因素方差分析：\x0danalyze-;generallinearmodel-;univariate\x0dMod

SSPS软件对LSD和Bonferroni的解释如下：•LSD.Usestteststoperformallpairwisecomparisonsbetweengroupmeans.Noa

需要数据分析+qq再问：多少啊您留一下

可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise；再单击Statistics,在打开的对话框中依次

做km分析,或者cox都可以的详细过程内容太多了再问：我想问一下都统计哪些数据？是不是生存或死亡的状态、以及生存时间？还有其他的吗？再答：是的，还有你的实验分组，以及其它相关病人的信息再问：其他相关病

通过T检验可以做出来的.-X是平均值,大S可能是标准差,t是计算出来的t统计量,p是两组之间的差异显著性.做法如下：1.spss数据输入--建立变量,变量1为“科”,变量2为“自信心”,每个变量为一列

自变量的地方选入多个变量就可以了.

方差齐性（ANOVA）检验结果显示为不显著的,大于0.05,即通过了方差齐性检验,这与lsd的检验室没关系的

因子分析——降维——旋转矩阵——碎石图打勾