用spss做ab值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/03 10:33:51
线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是
很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义(P小于0.05)则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除~最后得方程模型当然还需要注意
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
在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了
负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值.
浓度即为因变量,后面的地点,天气状况,风力,检测时间,温度,适湿度,为变量.那么做偏相关分析,需要控制一个变量,比如说,控制地点,来测定天气状况和风力对浓度的相关系数.控制就说明,当地点不变时,天气状
做时间序列分析,最强大最方便的是EViews,包括单位根检验、VAR模型、协整检验等等.需要的话,数据发给我,我可以帮您.
F值是F检验的统计量,也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值显著性就是与F统计量对应的显著性水平,0,001说明拒绝原假设即单因素的不同水平之间有显著差异再问:F值的大小与样本数据本身的大小没关是
采用非参数秩和检验统计专业研究生工作室为您服务
直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了
用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以
问题描述:做出年级主效应显著,专业与年级交互作用显著,下一步\x0d答案1::单变量多因素方差分析:\x0danalyze-;generallinearmodel-;univariate\x0dMod
做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下
需要数据分析+qq再问:多少啊您留一下
可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise;再单击Statistics,在打开的对话框中依次
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-
做km分析,或者cox都可以的详细过程内容太多了再问:我想问一下都统计哪些数据?是不是生存或死亡的状态、以及生存时间?还有其他的吗?再答:是的,还有你的实验分组,以及其它相关病人的信息再问:其他相关病
自变量的地方选入多个变量就可以了.
主要看你原始数据的格式.使用分析-表-设定表.假设格式如下:然后根据上表,即可得到最终的结果.再问:好的,谢谢但为什么我只能拉一个变量?就是以图为例,我只能拉相似性系数,而交叉指数拉不进去了再答:行、
因子分析——降维——旋转矩阵——碎石图打勾