皮尔森卡方SPSS怎么分析df

*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？

非常简单的,多元线性回归是一样的,你直接把因变量选入上面那个框,自变量全部选入下面.然后用逐步回归分析（常用）ENTER哪里下面的第二个.然后回归分析模型主要看有B和Beta那个表格!

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

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

方差分析得出结果的前提是影响因素必须是方差相等的,所以先要做等方差检验.这在SPSS里面一步就搞定.在设定了方差分析时,analyze-compare means-one way&

做时间序列分析,最强大最方便的是EViews,包括单位根检验、VAR模型、协整检验等等.需要的话,数据发给我,我可以帮您.

这个图看起来有点不直观,建议把线条重新设置一下.给你个例图你就知道如何看了.如果还是不知道的话,请重新发图吧.再问：我知道这个切割法不过想找人帮我分析下对不对还有就是那个虚线怎么变成实线呢再答：图形设

问题描述：做出年级主效应显著,专业与年级交互作用显著,下一步\x0d答案1：：单变量多因素方差分析：\x0danalyze-;generallinearmodel-;univariate\x0dMod

显著性看的是F和Sig他们分别是11.250和0.007F是对模型的检验.这个值大于临界值,所以拒绝原假设.0.007也就是P值.小于α,所以也是拒绝原假设.所以这个模型是可以接受的.但不代表这就是一

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

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

连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再

你这是单侧检验啊,你做的对不对?

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

5等级量表大多数情况下默认是等距数据,用等距数据的处理方法,你需要那数据过来看一下

你简单一点可以做频数描述,复杂一些就要具体根据你的目的来判断分析方法了我经常帮别人做这类的数据分析的

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异

这就是方差分析的结论啊,如果你希望得到主效应和交互效应的具体大小,可以再做logit对数线性模型,分别看下主效应和交互效应的大小