spss不服从正态分布如何进行两组独立样本T检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 06:29:30
spss不服从正态分布如何进行两组独立样本T检验
SPSS如何对问卷的效度进行检验

可用来检验的效度包括:结构效度,相关效度等等,结构效度可用验证性因子分析,还有内容效度等不需要检验!查看原帖

正态分布如何进行标准化?

惹X~N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.

如何使用spss进行多因素方差分析

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

这SPSS对一组数据进行正态性检验,得到这个图,怎么分析它是否服从正态分布?

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能(相对于其

如何判断一组数据是不是正态分布?能否用SPSS实现操作?

 输入数据后,左击最上方的Analyze,选择Descriptive Statistic,选择左击explore,出现如下:将所选数据选入Dependent List,左

如何应用spss对数据进行主成分分析

可以看看,邮箱:shendingjian@yahoo.cn

在SPSS中如何对两个变量进行相关性分析

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问:我用的是中文版的SPSS,点击:分析—相关-双变量相关,

如何使用SPSS进行逐步回归分析?

逐步回归分析\x0d在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预

spss方差分析现有300多个数据,分布不是正态,转换成正态分布可以进行不?如何转换.如何用SPSS进行方差分析,就是如

你问的都是些什么问题啊?不是正太分布怎么改成正太分布?那改完之后还能代表原始数据吗?方差分析就是如何确定那些值?当数据不符合正态分布的时候,我们可以用费参数检验来分析.你先把方差分析的原理弄清楚.si

SPSS独立样本t检验的样本如何检验其是否符合正态分布?

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

spss 分析时,如果数据成非正态分布 如何处理数据

第一步是整理数据,首先定义变量,这个不是很难.第二步:分析由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系.所以确定农民收入为因变量,而其他为自变量.通过analyze下面的regression来完成.即把农

spss如何判定一组数据是正态分布?有什么特点?

analyze->descriptiveandstatistics->exploreplots里选stem-and-leaf,histogram,normalityplotsandtests等等最后结

spss 检验正态分布

选择菜单analyze(分析)——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量(X)选入Variable(s)列表框中,点O

搜集的数据经spss处理后数据不服从正态分布.

不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务

spss中如何检验数据是否服从正态分布?

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

spss中数据不服从正态分布怎么做相关性分析,有人说数据量大于50可以不考虑是不是服从正态分布(400个数据

相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧

spss如何进行假设检验

有几千万种假设检验,你要做哪一种?我替别人做这类的数据分析蛮多的

请问我用spss想做相关回归分析,可是变量不服从正态分布,该怎么进行正态性转换?如下组数据:

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

spss如何进行纯随机性检验分析

非参数检验中的游程检验:单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面