spss 数值资料检验

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数

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

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据

你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等,属于定性数据）时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量）的关系,就

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

不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变

SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的

选择菜单analyze（分析）——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量（X）选入Variable(s)列表框中,点O

如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row

T检验只是针对单一样本或双样本的,而且是对样本均值所进行的比较.单样本T检验是检验变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异.而双样本T检验是检验两样本的总体均值之间是否存在显著差异.而且双样本检验

按以下格式录入数据：分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs：将分组放入“

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有

基本符合的可以做检验normaltest我替别人做这类的数据分析蛮多的

应该是你的你的数据不适合于做卡方检验：卡方检验只用两个变量（行变量和列变量）均为分类变量的数据,例如检查色盲（有/无）是否与性别（男/女）有关.只要行变量和列变量的其中任何一个属于连续型变量,那么卡方