wals 值与sig

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/19 22:05:25
wals 值与sig
SPSS多元线性回归 怎么看T检验?哪个值是p值,也就是sig

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.

用SPSS做回归分析,得到的t值和sig值都是空白,怎么回事?

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

SPSS分析结果相关系数很小,但sig值很小,怎么理解呢?

看sig的值小于0.05,甚至是小于0.01,说明两者之间的确存在显著的相关,只不过相关值不大罢了,就这么说就好了再问:谢谢您的热心回答。可是我觉得如果说两者之间存在显著的相关,那相关系数应该很大啊为

在SPSS软件中SIG值有什么含义?要怎么使用?

sig是显著性指标,一般大于0.05拒绝原假设,否则接受原假设,一般我们都是期望拒绝原假设,少数情况我们希望接受原假设,所以sig就是判断的依据.

SPSS中,sig值是0.055,可以接受吗?

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.

spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:

SPSS独立样本检验中 Sig.(2-tailed) 和Sig.哪个是P值

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

回归F值检验的含义Sum of Squares df Mean Square F Sig.Regression 11.8

这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.上面的表格F值对应的sig值是0.000

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

spss统计结果在sig后面只有“."没有p值是怎么回事

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

SPSS做方差分析时F值和sig都没有,说明什么?

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

spss的正态分布检验怎么看sig值 没有写着sih值 谢

最后一个渐近显著性就是sig值,你这是汉化版的,没有显示sig值

spss中已知T值如何求sig值?

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.

关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点...

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距(常数项),其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

SPSS的T检验结果如图 请问sig值和t值分别是什么

t值表示变量显著性检验的t统计量,sig.则是系统计算出的相应显著性统计量出现的概率.对于x变量,第二张表,F检验sig.值0.093(假设理论显著性水平α为0.05)表明x变量不具有方差齐性,因此t

spss 回归(线性)分析,sig值 太大怎么办啊?

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!

怎么用F值和Sig(概率)值判断方差齐性是否齐性?

方差是否齐不是这样检验的,专门在spss中有\x0dOne-WayANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭,\x0d勾Homogeneity-of-variance即可.它会产生\x0

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或

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-

SPSS中,R方0.94,sig值0.45,

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