spss怎样检验显著性和差异性

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/11 01:33:28
十万火急.怎样用SPSS做两个样本的显著性差异检验?

这是拟合优度检验,首先把数据输正确原假设:无显著性差异.备则假设:有显著性差异.SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57.将得出的卡方值的显著

急求,如何用spss检验数据独立性及显著性差异

(1)由于是沿着河流采样,数据不具有独立性.(2)应上每个采样点进行重复取样(至少有2次取样),才能比较5个采样点的浓度是否存在显著性差异.检验方法:单因素方差分析.

怎样用SPSS检验数据显著性?

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

spss里面的pearson相关性检验结果中没有显著性水平是多少,

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

用spss进行两因素方差分析时 发现齐性检验不显著,怎样做矫正再次进行方差分析?

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

SPSS能自动制作差异显著性检验结果图吗?怎样制作?

你想多了.这个肯定做不出来的.你只能用spss做出结果以后,在自己制作图.柱形图可以用spss里带的模块做,那个数字什么的要自己加的.

spss 显著性检验的表看不懂 求大神!

显著性检验主要看t值和P值,在SPSS显示的结果中,significance是显著性的意思,sig即代表P值,以上结果P均大于0.05,表明不存在统计学差异.再问:所以是不显著吗?这几个变量相关性不强

如何用spss软件进行显著性检验

你希望检验两种水平是否显著差异,还是检验22个指标间是否存在显著差异,还是两个都希望检验?并且你22个指标下有多少个数据啊?这些不知道的话,我不知道和你说用什么方法.如果还不太清楚,可以再联系我.

spss 单因素显著性检验

onewayANOVA数据格式是这样的:15.70+0.6813.82+1.2019.52210.00+0.5954.04+2.4464.0439.56+0.5445.81+2.8155.37413.

怎样在SPSS中用卡方检验来进行分组的百分比数据的比较,并由此判断几组数据之间有无显著性差异?

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问:           &

spss显著检验

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

SPSS独立样本T检验结果正好为0.05是否存在显著差异性?

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS 如何检验两组数据的显著性差异

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

请问在spss中检验两总体是否有显著性差异时怎样分辨是用参数检验还是用非参数检验?

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数(总体均值、总体方差等都是参数)检验一个大样本(一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准)分

如何用SPSS做我的这个显著性检验?

5种植物一起建.每个数据都要输入.

spss单样本均值的显著性检验等等问题

如果P值小于0.05,拒绝原假设,说明在0.05的显著性水平上,两次测量的差异是显著的,或者说,这个差异具有统计学上的意义.统计人刘得意

多独立样本显著性检验SPSS怎么做?

分组变量就是地区,你在数据里这个变量输入1-7个值,输入的个数是A地分数的个数,2-7也一样.检验变量就是分数,对应分组变量的1-7,对应输入各地区的分数.在非参数的K独立样本检验中,分别输入检验变量

SPSS里求甲组的身高与乙组的身高是否具有显著性差异.两组样本量不一样.应该怎样检验!别光会说t检验!

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作

怎样检验回归系数的显著性

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断:如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果