spss方差分析 p值 sig值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/30 16:35:42
要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.
因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:会不会是数据有问题造成的呢
应该不会的啊,影响什么的因素,应该做回归吧,可进入我的百度空间查看我的联系方式
你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.
一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.
合理,这和标准差没关系,显著性是显著性
前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准:A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C
不能显示F值和P值,是你的数据原因,数据不正定
方差齐性不符合说明你的分组不是独立事件,对结果有影响.尝试新的分组满足齐次性后分析.没有齐性的结果没有意义.
一个点勉强显著,两个点非常显著.去看看SPSS结果里的“数据说明”,里面有详细解释再问:网上找不到SPSS结果的数据说明,你能否提供看看,顺便说一下,我做的是两组数据的秩相关检验再答:自动制图后脚标有
没有withingroups?你不会就只有6个数据?一组一个?再问:不懂的,我不太会SPSS,要做非农业人口对垃圾产量是否影响的,可以麻烦说一下步骤吗?谢谢!再答:果然就6个数据。。这样的数据做方差分
选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.
说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问:先做“要因分析”,然后以分析出的“要因1,2,3,4”为变量进行回归分析。结果,“要因1”sig为零,“要因2,3,4”sig值却都严重偏大!
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相
就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量
sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-
P值为0再问:那我该怎么分析啊?谢谢啦
这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量(预测变量),如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.
从你的结果表来看,应该是你的原始数据之间没有变化,造成了各项的平方和为0,而0不能当分母,所以F值和Sig.值不能显示.F值等于第二张表格前两项的MeanSquare之比.你最好提供原始数据,看看是什
p值大于0.05,所以接受原假设.再问:是说,我的假设正确,但是不用具有统计上的显著性是吗?再答:是说明在95%的显著性水平下不显著。再问:貌似大于0.05是拒绝假设吧??再答:是的,大于0.05,是