spss正确解读主体间效应检验结果
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/01 00:39:41
sig是方差差异是否显著的依据sig.(2-tailed)是总体均值差异是否显著的依据
第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错;第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著;第四个表说明自变量X(营业收入)系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下
Independent-SamplesTTest过程用于进行两样本均数的比较,即常用的两样本t检验.可以看到:该结果分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里
kappa值0.894,相关性教强
你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量(例如性别、婚姻状态等,属于定性数据)时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间(色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量)的关系,就
跟据所有可能的因变量进行估计,建立多元线性回归方程,根据最小二乘原理,求解各系数,但因变量项N多时,解线性方程组会变得相当困难,我们常用高斯消去法与消去变换来求解多元线性方程组比较常用.具体运算比较复
左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.
不行,应该是卡方检验.再问:为什么呢?是样本不独立么?卡方是交叉列联表里的卡方,还是非线性的呢?分不清楚谢谢回答~再答:并不是样本不独立,独立样本T检验,适用于一个变量是二分类变量,另一个变量是数值变
这是对残差情况进行描述.因为做回归时要求残差独立、正态等,要满足这个条件才行
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
卡方检验的结果只能说明两检验结果之间有一定的相关性,但不能说明是否有一致性.一般认为当kappa值大于等于0.75时两者的一致性较好.
Logisticregression啥时候讨论过R方,只听过近似的Cox系数,一般都是讨论AIC值的,或者看你的Deviance,因为AIC的取值就是Deviance与自由度权衡后得出的值,服从卡方分
要编脚本语句!SPSS中交互作用显著时,才能够进行简单效应检验.比如你说的道德性因子在年级和性别上交互作用显著时,你才能以道德性因子为因变量,A年级(1、2、3)和B性别(1、2)作为自变量进行简单效
如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row
第一个表示样本基本统计信息第二个表是两组数据的相关性,sig小于0.05,说明有显著相关第三个表是关键的t检验结果,同样是看sig的值,小于0.05,说明两组的均值有显著差异根据表中的两组均值大小可以
R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值
你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的
按以下格式录入数据:分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs:将分组放入“
不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有
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