SPSS中如何求三组数据的P值

先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值.然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,km

输入数据后,在工具栏选择：分析→比较平均值→单因素anove,两两比较,勾选LSD和Duncan,点击继续；选项,勾选描述性、按分析顺序排除个案,点击继续；点击上图的确定.然后会出来一连串的表.第二个

直接打开,在variableveiw输入变量名称,变量类型,在dataveiw输入数据,加权是在里面有菜单直接可以用的,就像在excel一样,变量可分为称名数据,顺序数据,等距数据,比率数据,可以从是

理论上来说p值是越小,差异性越显著0.01或0.05是统计学上一般的常用数字但是具体到不同的学科,可能要求不一样不过现在一般通用的还是0.05级0.01

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

方差齐性检验的f和p值就是看上面一栏方差分析就看下面一栏所以,用哪一个,取决于你要看什么

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

选择【分析（Analyze）】→【描述统计（DescriptiveStatistics）】→【频率（Frequencies）...】或选择【分析(Analyze)】→【描述统计(Descriptive

是样品间相似性矩阵吧?analyze—classify—hierarchicalcluster—variables—statistics—proximitymatrix,大概就是这样吧,spss的版本

就应该有正有负,否则的话才是有问题呢.

两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较.至于数据输入,举个例子.比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,

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

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

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

录入数据按列录入,班级为1列,党员为1列,成绩是1列,人数是一列我替别人做这类的数据分析蛮多的

录入方式11t1t212t1t213t1t221t1t222t1t223t1t2前面1,2表示两个自变量不同水平,如果你是重复测量的,就有不同时间点的测量,也就是后面t1,t2,是表示不同时间点测量的

output里的结果是表格形式你可以拖动修改表格的宽度,这样可以修改适宜的小数位数,左键双击表格图域,就可以改了

RSquare（R方）,回归模型的解释程度,值一般在0到1之间,如果值为0.89,则说明你这个回归模型能解释89%的样本.F为F检验的值,F检验主要是解决方差分析,F=可以解释的误差（组间误差）/不能

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

kappa的计算在crosstab里面有勾选的选项的我经常帮别人做这类的数据分析