什么时候选择u检验 spss

你这分析只能说明每个项的比率不同,也就是满足程度不同选择的人数不同再问：那请问满意度需要做什么分析？再答：卡方，回归等很多的

用卡方分割做.或直接把除了GG基因的二组基因进行合并,然后再用四个表卡方检验做就可以了.

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

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

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

mannwhitneyu检验不需要对相同秩进行校正,因此你不需要考虑这个问题.mannwhitneyu检验对相同秩统一给它们赋予它们之间的平均秩值.再问：谢谢。那结果显示“没有对结进行修正”是不是可以

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

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

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

你的mann-whitneyu=0,就是你需要的确切U值.在这里,U值就等于0,而对应的WilcoxonW值等于21,根据这个U值和W值得出的asymp.sig结果是完全一样的,exact.sig也是

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

U检测是非标准正态分布的假设检测,Z是标准正态分布的检测,两者没有什么本质区别,T检测主要用于样本含量较小（例如n

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“

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

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

基本符合的可以做检验normaltest我替别人做这类的数据分析蛮多的

应该是你的你的数据不适合于做卡方检验：卡方检验只用两个变量（行变量和列变量）均为分类变量的数据,例如检查色盲（有/无）是否与性别（男/女）有关.只要行变量和列变量的其中任何一个属于连续型变量,那么卡方