spss标准化负值结果如何正向化
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/18 00:19:33
1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的
T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值
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
惹X~N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.
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.
负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值~·打个比方,对照组的均值是3.50±0.59,研究组的是4.04±0.45T值-4.318也就是说后面研究组的数据大于对照组的~就是负~
如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理(统计类书刊有写),然后再进行相关操作.按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似
就应该有正有负,否则的话才是有问题呢.
如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向
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.再问:能理解为第二组数据低于第一组数据吗?再答: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
你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度
所谓作业标准化,就是对在作业系统调查分析的基础上,将现行作业方法的每一操作程序和每一动作进行分解,以科学技术、规章制度和实践经验为依据,以安全、质量效益为目标,对作业过程进行改善,从而形成一种优化作业
看相关系数值和概率sig值,如果sig
Analyze---Descriptivestatistics---descriptives将变量选入右边的框中,选中左下角的“保存为变量”就标准化了
首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学
analyze-Descriptivestatistics-descriptive
你说的:“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
数据不正定,建议删除一些指标数据再做
你可以考虑一下原因,不一定是要做标准化你试试变量变换是不是也可以做
在数据处理里面有个数据standard的小框勾上就会在最后一排出现标准化了的数据