怎么从spss看是否符合正态分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/13 00:19:35
*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?
只要在1-7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异;20、16、8则和6以下
ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的
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看显著性看P值,也就是sig.值,P
就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的
T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问:THX!是我看书不认真,的确只要求方差齐即可。还想请教:如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素,筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别
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
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
输入数据时次数作为一个变量,数量作为一个变量(这个变量其实没用到),然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验,打开面板,把次数选择进框框里,然后勾选下方的泊松,就ok了.再问:十分感谢
KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P
统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个
连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再
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
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
相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感
你这个表里只有回归系数的信息你所要的相关系数应该在上一个表中R方是确定系数R就是你所说的相关系数了你自己找找看上一个表有没有一个R傎,那就是相关系数了
这个可以通过非参数检验中的卡方检验实现.
看sig啊再问:total那行是什么意思?再答:总变异