spss做怀特检验

菜单分析——非参数检验——旧对话框——2个独立样本,检验变量选择治疗积分,分组变量选择组别,检验类型勾选mann——Whitney,选项里边勾选描述性,四分位数,其他默认.确定.然后就会输出结果了.z

无论是单因素的方差分析,还是多因素的方差分析,你可以先打开方差分析的对话框,然后点选“选项”按钮,在弹出的对话框里有方差齐性检验的选项,勾选即可.方差齐性与否看方差齐性F检验的结果就可以,如果sig值

在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线

这里有一个例子,照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小,t值越靠近1越好（但是要小于1）,F值越接近0（但是要大于0）越好!CurveEstimation过程8.2.1主要功能调用此过程可完成下列有

你这里做的是单样本T检验,一般我们是看t值对应的sig值来看,是否通过检验,当然也可以直接看t值,如果t值的绝对值越大,说明你的样本数据和比较的数据越显著差异

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

kappa值0.894,相关性教强

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

“两独立样本T检验”需要方差齐性检验,然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验,在软件操作中会有相关选项,具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验百度经验”.

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

分析--回归--线性,选好因变量和自变量.统计量--选上“估计”和“置信区间,默认为95%”.分别对应”相关系数及相关系数t检验“和”置信区间95%“.确定即可,结果都在”系数a“表中.再问：您好，图

5种植物一起建.每个数据都要输入.

在Crosstabs里自然就可以出结果.

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-

分组变量就是地区,你在数据里这个变量输入1-7个值,输入的个数是A地分数的个数,2-7也一样.检验变量就是分数,对应分组变量的1-7,对应输入各地区的分数.在非参数的K独立样本检验中,分别输入检验变量

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

这个比较简单,点出一个结果输出窗口/view/residualtest/whiteheterosketasticity,后面的nocrossterms表示不含交叉项,crossterms表示包含交叉项

w检验是检验样本容量n≤50时,样本是否符合正态分布的一种方法（详见百度百科）.SPSS没有提供这个功能,但有许多其它办法可以实现,比如非参数检验中的KS检验,是SPSS提供的一个检验正态性的非常方便