SPSS软件分析两组数据

如果你用的是英文版的那么流程为Analyze---generallinearmodel---univarite打开一个对话框将两因素选入自变量框（fixedfactors)将因变量选入因变量框(dep

散点图就行的,再加上数据分析.我经常做数据的再问：那个什么设置标记，标注个案，x轴，y轴的文本框要怎么填，是什么意思？再答：拖拽过去就行再问：我要分析的两个数据组应该拖到哪个框？

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

前后对照的数据可以用配对样本T检验,analyze-comparemeans-pairedsamplesttest,然后输入数据.

这方面的资料比较多啦,你可在百度“知道”和“文库”中找到.我这里简要说一下思路：1.先把调查数据全部录入数据库中；2.利用SPSS的“分析”菜单中降维分析做因子分析,具体操作可能找些材料.3.在做“因

这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509＞0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问：您好，还有一组数据，相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢？再答：都没有

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

要看数据分布形态了,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：嗯嗯，多谢了，能不能发点spss13的使用说明

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

把数据和参考论文发我邮箱邮箱看我个人资料哈用spss很快帮你搞定再问：excel文件已发

一般资料看上面的那个,0.020,小于0.05,统计学差异显著.再问：也就是说看sig（双侧）上面那个值就行了？小于0.05为显著？请问第一个sig0.252是什么意思啊，还有假设方差不想等那一行的s

先做散点图吧,数据太少了.散点图很简单,你应该会吧.散点呈嗦形才能进行回归分析.回归分析的具体步骤见图只是回归系数不显著,sig>0.05,拟合度R=0.65还可以.最后回归方程为Y=0.01x

定量数据的话,再生成一个变量group,第一组为1,、第二组为2,例如X,group111,1222,1123,1321,1234,2321,2222,2333,2然后用两独立样本t检验SPSS操作A

如果将各年级间的三个水平分别进行差异检验,这样有意义吗?答：好像没有.因为已经证明,总分在年级间没有显著差异.但可以试一试,方法要改变.总分的年级间比较,用方差分析合适.改成三个水平比较,则适用于卡方

R方统计量衡量在样本内预测因变量值的回归是否成功,一般超过0.85都是成功的,F统计量检验回归中所有的系数是否为零(除了常数或截距),统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率.Y=a*exp(

借本书吧,你这样问的话太笼统了,分析方法有很多的,回归分析,时间序列分析,主成分分析,因子分析,聚类分析等等很多呢

操作完了点击OK,而不是点击Paste来粘贴语法.如果生成了Syntax语法窗口,就点击run执行语句就行了

如果数据量不大,你完全可以用Excel来解决.没必要用SPSS.但是SPSS的数据分析的确十分强大.我用的还是SPSS13.0的.Excel有个专门的数据分析软件包,是你在安装的时候默认不勾选的,插入

基本上就是采用anova就可以的你的主体问卷的感觉评价都是以量表来打分的.所以在比较不同性别、教育程度、职业、分段收入之间的感觉差异采用方差分析就可以了如果你的年龄是实际年龄而不是分段的,那年龄和均值