怎么用SPSS检验两个变量之间的显著性检验

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

2变量分析可以做的有没有相关关系是由数据决定的,不是用统计方法做出来的再问：如果我有很多变量同时分析两两相关关系也是可以的吗？再答：可以的，spss允许的

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

你是不是定义变量的时候没有定义分组变量?单独拟订一个分组的变量.在分析时候把该变量放入Groupingvariables里面即可.打开spss后,进入VariableView,就可以定义变量了.你可以

用因子载荷矩阵的第i列的每个元素分别处以第i个特征根的平方根,就得到主成分分析的第i个主成分的系数,如第一主成分的第一个变量的系数为0.956除以2.777的平方根,这里打不出根号,不好意思,以此类推

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

你先将数据进行排序,再设置一个新的变量叫分组.分别选择几个大数据作为第一组,输入1；选择几个小的数据作为第二组,输入2.这样再进行独立样本T检验

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

内生性检验用自相关分析我经常帮别人做这类的数据分析的再问：能说具体点吗？得出怎样的结果，才算通过检验？使内生性得到控制

有的啊,发过来吧我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

在下面的对话框有两个选项.第二个就应该是你想选用的变量了希望能给你提供帮助!

(axbyc)(mxnyk)=0这就表示axbyc=0和mxnyk=0两条直线函数关系是指两个变量之间存在着相互依存关系,但是它们的关系值是固定的,而

t检验没有要求两个组的样本数量必须相同,不相同的也是一样的做

T检验主要用于两组样本间的比较,例如：男女职工,一班与二班等.其中,性别、班号就是分组变量.再问：你好，那么请问在操作中如何具体的添加设置分组变量呢？希望能详细点儿的解释一下，谢谢。我做的是对一组病例

你这个问卷就不适合做信效度检测的信效度只能是针对李克特量表才有的,换句话说就是计分式量表,比如选项从a到e是表示不同程度的等级计分的,比如从1分到5分,从1分到7分.只有这样的才可以进行信效度分析.

先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相