spss如何检验两组变量的卡方
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 15:35:10
p值0.55>0.05结果不显著说明没有影响再答:理论频数小于5结果不可靠
第一个表:n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.
你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合:仅用于行变量、列变量都是等级(序次)数据的时候.不知道你的数据是什么情
看显著性看P值,也就是sig.值,P
看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问:置信水平是多少怎么看?再答:置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05
秩和检验是非参数检验,在SPSS里,选analysis-----非参数检验-----两独立样本非参数检验----将观察变量放到varaible中,分组变量放到group中,ok就可以了.卡方检验,首先
你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异
Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line
Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910;df指的是自由度;ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007;一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异
你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面
1physicalfactors,belongstothehierarchyofvariables,twocasesusingpairedchi-squareanalysis,otherfactors
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
采用方差分析吧,添加一个变量,分别定义三个水平,然后对应各水平的值为另一个列变量,然后采用单因素方差分析
SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况(例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一
这里面有好多种情况:如果理论次数小于5的格子不超过20%(你的表里是0),而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线
这个要编程完成才行的,不能你这样乱做估计你是没这个能力去做的
要求行变量和列变量都是分类变量,例如考察性别与色盲之间是否存在联系,无疑性别(男性,女性)和色盲(有,无)都是典型的分类变量.
这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局(用1或者0编码,表示生存组或死亡组).定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.
当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验:Analyz
分3列录入即可我替别人做这类的数据分析蛮多的