spss中ANova中各个值的含义

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

综合因子得分?SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能Analyze——DataReduction——Factoranalyze放入变量之后,其中有一项scores选项菜单,选上.SPS

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

直接做回归分析,然后会在回归分析表里面呈现两组数据,一组数据是由B项的,另一组数据是Beta项,其中Beta项就是标准化的回归系数,就可以比较无量纲自变量对因变量的影响.因为标准化回归系数是通过先将所

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

1、hierarchicalmethod指的是hierarchicalANOVA（或称为nestedANOVA）,这是一个不同于factorialANOVA的方法.在two-by-twoanalysi

方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是：1）数据符合正态分布2）组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.

各个变量的摘要一般输入的数据类型都是一样的每个变量之间做比较变量名在横坐标上值是纵坐标都选为表征就可以作图了个案组和个案输入的数据变量之间是不同类的比如时间浓度作图的时候要选择不同的变量名到表征和坐标

这样才是正常的,你输入1,系统已经识别为男了,只不过显示的是数字.在你没事先设置SPSS显示数据还是显示变量值的时候,软件默认显示数字,如果你希望显示变量值,可以在SPSS视图里面设置

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

图中的F值是算出来的,是组间均方/组内均方的值,越大表示组间的差值越大.实际上方差分析还有一个临界值Fcrit,是根据自由度查表查出来的.F>Fcrit(0.05),就说明组间的差异大到一定程度了,组

看sig,再问：那这样的模型可以用吗再答：嗯，有意义的再问：F值感觉很大啊，我参考的文章上面才20几，这个要紧么

这个系数本身就是内部一致性信度,也就是内部各个题目的信度系数,所以只有一个当然结果中可以给出这样一个表格,就是删除每个题目后,原来总表的信度变化,但仍然不是每个题目的信度,也是不可能得出的再问：谢谢你

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

把TXT文件拷到word里,用“^p”代替“空格”,然后把word里的内容拷到Excel里,然后排序,再分类汇总（选计数）即可.再问：大哥，要用spss弄啊，我后期还要算分布什么的再答：你的问题出在把

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差

数据格式全乱了,发给我原始数据,立刻教会您怎么看.再问：我传上去了，帮我看看吧，急死了再答：三个P值，一个是方差齐性检验的，即第一个，0.699，它大于0.05，接受原假设，说明不存在异方差，可以进行

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……