spss的LSD图怎么看

*代表p再问：能具体说说表格中每个数字的意思吗？比如表中哪个数字代表P值，哪个数字代表样本量等等再答：。。。。55是样本量，0.003是p，你这完全不懂，还是别自己瞎做再问：那1和0.399呢？

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

A1和A2之间的相关水平为-0.663,达到了非常显著的水平.B1和B2B3B4之间的相关水平分别是-0.501、-0.616、-0.501,都达到了非常显著的水平.这里是负相关,表示的是当一个变量的

spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的

看显著性看P值,也就是sig.值,P

F值在ANOVA表格里LSD的结果看的是显著值（sig.）是不是小于0.05（默认值）

LSD,中文译作'限滑差速器'.LSD会使两轮之间的转速差限定在一定的程度内,使汽车不会像传统差速器般造成动力的中断,但缺点是车子会变得比较难开,当作大幅度转弯时,回转半径会加大不少.由于85车款太旧

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

相关系数是0.357,p=0.009,显著的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：意思是二者有相关性且较为显著吗？可以简单说下怎么看吗QAQ

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

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

SSPS软件对LSD和Bonferroni的解释如下：•LSD.Usestteststoperformallpairwisecomparisonsbetweengroupmeans.Noa

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

就lambda系数而言,你的猜测都是对的,第一列“值”给出的就是lambda系数,最后一列渐进sig是对系数进行显著性检验的结果.但从你的问题来看,你在这里采用lambda系数考察不同性别的户籍和工作

9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近

显著性值小于0.01（是0.01一楼说错了）的会有两个**,表示两个变量极显著相关显著性值小于0.05的会有一个*,表示显著相关.相关性资料请参考清华大学出版社,SPSS统计分析实例精选.

（1）先转换-计算变量,把旧变量(a)按0-10,11-20...分组计算出新变量(b)分别为1,2...；（2）然后将新变量1,2...在变量视图中分别赋值为0-10,11-20...,变量还是b；