各维度怎么分组在进行事后检验

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

恩对的之前是要进行齐性检验打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options,在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05,如果是酒说明接受原假

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

嗯,在菜单栏点击转换（transform）——计算（compute）里面就可以了

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问：           &

卡方检验.公式很复杂.

多变量问题,不要求每个变量一定是同阶单整的,只要回归方程残差序列是平稳的,没有单位根,就可以认为方程的回归是有效的.

你先将数据进行排序,再设置一个新的变量叫分组.分别选择几个大数据作为第一组,输入1；选择几个小的数据作为第二组,输入2.这样再进行独立样本T检验

纬度是指某点与地球球心的连线和地球赤道面所成的线面角,其数值在0至90度之间.位于赤道以北的点的纬度叫北纬,记为N,位于赤道以南的点的纬度称南纬,记为S.

分析（A）--比较均值Comparemeans---ANOVA（单因素分析）---右边的菜单栏有两两比较一项,其中就有你要的Scheffe检验等.

T检验主要用于两组样本间的比较,例如：男女职工,一班与二班等.其中,性别、班号就是分组变量.再问：你好，那么请问在操作中如何具体的添加设置分组变量呢？希望能详细点儿的解释一下，谢谢。我做的是对一组病例

记取从前的经验教训,作为以后工作的借鉴再问：为什么再答：已经发生过的事情以后也会发生类似的事情，那你以前怎么解决的以后也可以这样做再问：能一句一词的解释，在举例说明吗？再答：就是你今天做了一道题，明天

你的问卷是不是包括以下内容：工作总体满意度,然后里面的细分维度——薪酬福利满意度、工作本身满意度、绩效激励满意度、晋升空间满意度等,然后是离职意向.如果是这样,你可以简单用excel先把数据录入,然后

View\UnitRootTest之后,在testtype中选择AugmentedDickey-Fuller;Includeinteseequation中第一个是指只包含截距项,第二个是包含截距项和时

独立样本T检验是检验抽样数据的平均值是否等于总体样本的平均值.数据要求1、你的数据2、在testvalue中输入总体均数

问题描述：我要用spss分析大概300个数据资料,要分性别进行统计,我已经对各组分别进行了统计分析了,现在要分性别,我实在不想重答案1：：你是说按性别分析吧,SPSS里可以分组分析.data》spli

procformat;valuegroup1='a'2='b'3='c';run;datatemp;doi=1to10;dog=1to3;inputx@@;output;end;end;formatg

这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局（用1或者0编码,表示生存组或死亡组）.定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.

t和1.96比,如果t的绝对值大于1.96,则P小于0.05,差别具有统计学意义