SPSS相关不显著

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

你怎么联系,熟练spss

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

onewayANOVA数据格式是这样的：15.70＋0.6813.82＋1.2019.52210.00＋0.5954.04＋2.4464.0439.56＋0.5445.81＋2.8155.37413.

跟据所有可能的因变量进行估计,建立多元线性回归方程,根据最小二乘原理,求解各系数,但因变量项N多时,解线性方程组会变得相当困难,我们常用高斯消去法与消去变换来求解多元线性方程组比较常用.具体运算比较复

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

您好：1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；2.符合正态分布的话,继续进行独立样本T检验；3.独立样本体检验的结果显示中,SIG小于0.05的话说明两组数据方差非齐性,这时要看t-test的第

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

β对应的P值大于所给的显著性水平一般取α=0.05意为β对应的变量对因变量的影响明显

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

粗糙一点的话相关分析就可以啦.分析——相关——双变量,把变量选进去,看相关性,是正还是副.复杂点的就要用因子分析把每个层面降维成一个变量,在进行相关分析.下边是因子分析的步骤本来想给你截图的,可是传不

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。