spss f检验结果分析

2.6222972200a；4.6780827533ab；6.1196116900b,大概是这样标!小写有差异,大写有显著差异.完毕

秩和检验属于非参数统计,使用的是曼-惠特尼检验,这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义,即越接近0就越显著.Z标准化后的得分.秩就是秩序的意思,秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量.

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

有差异!方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

CR不能为负值,CR小于0.1判断矩阵才满足一致性检验.CR如果为负值,要么是计算错误了,检查一下计算过程；另一种,要么是你构建的判断矩阵有问题,再调整矩阵里面数值的两两比较关系.最后,还有一种,此判

Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.秩和=平均秩×例数,所以判断哪组数据较低,要看平均秩(Rankmean),类似均数(mean),是平均的排序号,但不是真实的值.

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

第一行结果P（0.001）

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

制定OOS处理标准操作规程,保证在检验工作中出现的超标结果(OOS)得到全面分析和正确处理,确保检验结果的真实可靠.ToformulatestandardprocessingprocedureforO

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

看z和PP再问：非常感谢，你知道怎么做多因素分析吗？。。。

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量；然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的

SPSS软件、eviews软件都能实现.可以简单地这样理一般回归得到结果是“估计自变量变化时,因变量的变化”,逻辑斯蒂回归结果是“估计因变量发生的概率随自变量的变化”

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00