spss看t的大小,看正负么

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 01:54:04
spss看t的大小,看正负么
SPSS的相关性分析图怎么看?

*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?

如何看spss独立样本T检验的结果

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

请问SPSS的回归分析结果怎么看

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

spss的P值怎么看

spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的

斜率的比较需要看正负吗?

是比较绝对值大小!

spss做t检验是t值怎么看

你这里做的是单样本T检验,一般我们是看t值对应的sig值来看,是否通过检验,当然也可以直接看t值,如果t值的绝对值越大,说明你的样本数据和比较的数据越显著差异

spss 方差分析LSD 怎么看

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

如何看SPSS配对样本T检验结果?

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

加速度v-t图像里的斜率大小和正负方向怎么看呢可以画图表示吗

在速度--时间(V--t)图象中,是对直线运动进行描述的,所以可用正负号表示方向.在规定好正方向后,速度、加速度的正负号则可表示为方向,数值为正值表示与正方向相同,数值为负值表示与正方向相反.在一般情

非参数检验需要描述t值吗?用SPSS做出来的结果怎么看?

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问:可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢?这个好像比较少用到t值再答:你指

spss进行多元线性回归分析,显著性检验都通过的情况下,最后看哪个因变量比较重要是看系数还是看t值?

哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问:是标准系数?那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢?谢谢~~~~(>_

SPSS的ANOVA该怎么看

看sig,再问:那这样的模型可以用吗再答:嗯,有意义的再问:F值感觉很大啊,我参考的文章上面才20几,这个要紧么

spss 协方差分析结果怎么看?

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异;3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

关于SPSS T检验单个样本检验的均值差值的含义,看补充!

设xb=均值,xi=检验值,x^2=x*x,x^(1/2)=x平方根,均值差值={[∑(i=1,n)(xi-xb)^2]^(1/2)}/|xb|>0如果以百分比表示,均值差值=100%*{[∑(i=1

怎样从SPSS表格看统计学的逐步回归分析中因素解释力的大小

因素4能够解释百分之多少的差异,是看最后一栏(1.3%),倒数第二栏意思是累积的(Cumulative)Rsquare,因素1R方=0.239,累积的R方=0.239因素2R方=0.019,累积的R方

SPSS方差分析的结果怎么看呢?

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

spss lambda的图怎么看

就lambda系数而言,你的猜测都是对的,第一列“值”给出的就是lambda系数,最后一列渐进sig是对系数进行显著性检验的结果.但从你的问题来看,你在这里采用lambda系数考察不同性别的户籍和工作

spss回归分析t检验的系数怎么看,是看常量对应的.549还是看政党对应的.880,为啥没过

常量就是贝塔0,是回归方程在y轴上的截距,t检验的系数看变量对应的sig.越小越好,表明越显著,不用管那个常量的.

spss中独立样本T检验结果不会看

1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义