spss分析疾病在不同组中是否有统计学差异

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析,故在此不对提取的主成分进行命名,有兴趣的读者可自行命名.标准化：通过Analyze→DescriptiveStatistics→

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.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

正或负相关

做卡方检验,先设置三个变量：年龄、患者、百分比,然后将百分比加权（菜单栏点击数据——加权）,再点击菜单栏分析——描述分析——交叉分析（或列联表分析）,在统计值中选择卡方值就可以了.最后看卡方值对应的s

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不

输入数据时次数作为一个变量,数量作为一个变量（这个变量其实没用到）,然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验,打开面板,把次数选择进框框里,然后勾选下方的泊松,就ok了.再问：十分感谢

你好P>0.05认为符合正态分布再问：你好，再问下，是上面两个检验都是只要p＞0.05就认为是服从正态分布吗？再答：上面两个方法等价

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

主成分分析不计单位,可以选择将数据标准化.

这个可以做卡方检验的我经常帮别人做这类的数据分析的再问：��˵�¾��岽����лл

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

在SPSS软件中,没有关联性分析这一功能,你的理解可能是正确的,即相关性分析.

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则

则选择Data--Orthogonal\x0dDesign--generate,弹出的就是正交设计窗口：\x0dFactorname框：输入A：单击ADD钮：单击Define\x0dvalue钮：分别

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异