怎么用spss对实验3×6结果分析

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

T=9.967,P<0.01

首先得下个SPSS统计软件,我常用的是SPSS13.0,现在16.0都有了,不过网上说的中文版都不靠谱.然后下载安装后,把数据复制粘贴放进去,可以结合有道词典边翻译边使用.熟能生巧

看显著性看P值,也就是sig.值,P

主菜单—graphs—boxplot然后进入选择界面variable为变量；categoryaxis为分类轴,一般就是指X轴；defineclustersby定义分组变量；labelcasesby观测

实际上光从结果（sig）来看,两个变量4和7在模型中都不显著,即对因变量的预测都无明显作用,尤其是变量4.因不知你变量的具体信息,也不知道你对这个方法的使用是否正确,数据量大不大等.再问：这位高手，请

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因

需要数据分析+qq再问：多少啊您留一下

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

你这是单侧检验啊,你做的对不对?

9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近

Transform——Compute过程目标变量框（Traget）取要转换后生成的新变量名字表达式框(NumericExpress)中如下设置:反正弦：ARSIN(原始变量名)对数转换:ln(原始变量

可以采用单因素方差分析不知道你用的什么版本spss首先输入数据,组别为一列,具体数据为一列分析》均值比较》ANOVA》把组别放到因子框中,把具体数据放到因变量框中》选择里选择描述和方差分析》两两分析选

是用卡方检验你的数据是一个四格表,如图输入数据,输入三列变量,第一列代表四格表的行（实验对照）,第二列代表四格表的列（有效无效）,第三列则是对应某行某列的观察频数,比如实验组有效37人.数据录好后,在

excel表：整理一份excel数据表,第一列为材料或数据的名称,后几列为各项数值导入数据：打开SPSS,点击File——Open——DATA,选择已经编辑好的excel表点击analyze——Cla

你用SPSS做回归,默认会输出模型的检验与回归系数的检验,这是默认的,你仔细查看输出结果即可.结果分为几个部分：变量描述,方程检验,回归系数检验等