spss中b和bc

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

变量是用在方程中的,选择变量是过滤个案的.比如说个案要求某变量中的值>6,则那个变量大于六的个案才进入方程.问题基础点,不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

秩rank,是一种数据排序的方式,可以知道某变量值在该列所有值中的名次.秩是对应数值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话,最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1.有重复数据时候,会按同名称排

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

SPSS变量录入：变量1,采样地区,可以根据地区的数量,相应定义1、2、3……A/B两变量直接录入含量数据.四种元素如果可以同时存在的,就对应列4个变量,每个变量以0/1代替无/有.分析：A和B的相关

你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.

不是spss出问题,是你的数据和你的知识水平出了问题我替别人做这类数据分析蛮多的

因为你没有将因素负荷排序,这样结果很难看清楚的.你的第1个因素的项目太多了,旋转了还这么多.

±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差

不好做,我感觉只能通过回归来预测出选择哪个媒体对于公信力评价的影响大.因为第一个题是属于多选的,按照录入后,可以将其看做多个有一定相关性的自变量而第二个题目的公信力评价是在基于第一个题目多选的基础上评

Wald是一个卡方值,等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值.Wald用于对B值进行检验.

（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name

应该是用方差分析我是初学者以我的经验看和楼上是一样的"多因素方差分析中可以判断是否存在变量之间的交互作用.在analyse——generallinearmodel——univariate"但是注意选择

你要看拖尾是针对序列的自相关系数、还是偏相关系数,若不能很快的趋近0,表明是拖尾的；这两种相关系数拖尾分别代表ARMA模型为MA模型或AR模型,还有可能是ARMA模型,前提是序列是平稳的.